正規化された埋め込みベクトルを使用してコサイン類似度またはユークリッド距離を計算し、これらの類似度尺度に基づいてベクトルを並べ替えた場合、得られるランキング結果は同じになります。つまり、コサイン類似度またはユークリッド距離を使用してベクトル間の類似性を測定しても、ランキング結果は一貫しています。これは、正規化後のベクトルの長さはそれらの相対的関係に影響せず、方向情報のみが保持されるためです。したがって、正規化されたベクトルを使用した類似性測定では、異なる測定方法でも同じランキング結果が得られます。ベクトルが正規化された後、すべてのベクトルの長さは1にスケールされます。単位ベクトルは方向のみを記述し、長さは常に1だからです。具体的な原理はChatGPTに質問できます。
Embeddings
タイプを選択するだけで使用できます。