Vector Similarity Search
Vector Similarity Search ist ein Konzept zur Suche nach semantisch ähnlichen Objekten in hochdimensionalen Vektorräumen. Es kombiniert Vektorrepräsentationen (z. B. Embeddings) mit effizienten Indexstrukturen für nearest-neighbor-Abfragen. Anwendung findet es in semantischer Suche, Empfehlungen und Deduplizierung großer Datenbestände. Die Wahl von Index und Distanzmetrik bestimmt Performance und Qualität.
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