云数据仓库ADB的向量检索相似性检索示例如下:
假设您有一个包含商品信息的表,其中每个商品都有一个唯一的ID和一组特征向量。现在,您想要根据用户输入的特征向量来查找相似的商品。您可以使用ADB的向量检索功能来实现这个目标。
首先,您需要将商品的特征向量存储在ADB中。然后,当用户输入一个特征向量时,您可以使用ADB的相似性检索功能来查找与该向量最相似的商品。具体来说,您可以将用户输入的特征向量与表中所有商品的特征向量进行比较,并计算它们之间的相似度得分。最后,您可以按照相似度得分从高到低的顺序返回最相似的商品。
例如,假设您有以下商品信息:
商品ID | 特征向量 |
---|---|
1 | [0.1, 0.2, 0.3] |
2 | [0.4, 0.5, 0.6] |
3 | [0.7, 0.8, 0.9] |
现在,用户输入了一个特征向量:[0.2, 0.3, 0.4]。您可以使用ADB的相似性检索功能来计算该向量与表中每个商品特征向量之间的相似度得分,并按照得分从高到低的顺序返回最相似的商品。在这个例子中,商品1和商品2与用户输入的特征向量最相似,因为它们的特征向量之间的欧氏距离最小。因此,您可以返回以下结果:
商品ID | 相似度得分 |
---|---|
1 | 0.1 |
2 | 0.2 |
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