Sobre esta herramienta
Pega dos vectores de embedding para calcular la similitud coseno, la distancia euclidiana y el producto punto: una verificación rápida para trabajos de RAG y búsqueda semántica. 100% del lado del cliente.
Preguntas frecuentes
¿Qué es la similitud coseno y por qué usarla para embeddings?
La similitud coseno mide el ángulo entre dos vectores, ignorando su magnitud: va de -1 (opuesto) a 1 (misma dirección). Es la métrica estándar para embeddings porque la mayoría de los modelos codifican el significado en la *dirección* del vector, no en su longitud, así que la similitud coseno captura mejor la cercanía semántica que la distancia bruta.
¿Puedo comparar embeddings de diferentes modelos?
Por lo general, no: esta herramienta calculará gustosamente un número si los vectores tienen la misma longitud, pero los embeddings de diferentes modelos viven en espacios vectoriales distintos e incompatibles (aunque las dimensiones coincidan). Una puntuación de similitud significativa requiere que ambos vectores provengan exactamente del mismo modelo de embedding.