向量未归一化时,使用内积(IP)与欧氏距离(L2)在底层计算效率上有何差异?
在构建大规模向量数据库(如使用Faiss或Milvus)时,选择合适的相似性度量标准至关重要。常见的度量包括内积(Inner Product, IP)和欧氏距离(L2 Distance)。当向量被归一化(即其L2范数等于1)时,IP和L2距...
在构建大规模向量数据库(如使用Faiss或Milvus)时,选择合适的相似性度量标准至关重要。常见的度量包括内积(Inner Product, IP)和欧氏距离(L2 Distance)。当向量被归一化(即其L2范数等于1)时,IP和L2距...