VECTOR_DISTANCE (Transact-SQL) (anteprima)

Si applica a: SQL Server 2025 (17.x) Anteprima del databaseSQL di Azure Istanza gestita di SQL di Azurein Microsoft Fabric

Calcola la distanza tra due vettori usando una metrica di distanza specificata. La distanza vettoriale è sempre esatta e non usa alcun indice vettoriale, anche se disponibile. Per usare un indice vettoriale ed eseguire quindi una ricerca vettoriale approssimativa, è necessario usare la funzione VECTOR_SEARCH . Per altre informazioni sul funzionamento dell'indicizzazione vettoriale e della ricerca vettoriale e sulle differenze tra ricerca esatta e approssimativa, vedere Vettori nel motore di database SQL.

Sintassi

Convenzioni relative alla sintassi Transact-SQL

VECTOR_DISTANCE ( distance_metric, vector1, vector2 )

Argomenti

distance_metric

Stringa con il nome della metrica della distanza da usare per calcolare la distanza tra i due vettori specificati. Sono supportate le metriche di distanza seguenti:

• cosine - Distanza coseno
• euclidean - Distanza euclidea
• dot - (Negativo) Prodotto punto

vector1

Espressione che restituisce il tipo di dati vector .

vector2

Espressione che restituisce il tipo di dati vector .

Metriche di distanza

Valore restituito

La funzione restituisce un valore float scalare che rappresenta la distanza tra i due vettori usando la metrica di distanza specificata.

Viene restituito un errore se distance_metric non è una metrica valida e se i vettori forniti non sono del tipo di dati vector.

Esempi

I dettagli del database usato nell'esempio sono disponibili qui: Scaricare e importare l'articolo di Wikipedia con incorporamenti vettoriali.

Gli esempi presuppongono l'esistenza di una tabella denominata wikipedia_articles con una colonna title_vector di tipo vector che archivia gli incorporamenti del titolo degli articoli di Wikipedia. title_vector si presuppone che sia un incorporamento generato con un modello di incorporamento come text-embedding-ada-002 o text-embedding-3-small , che restituisce vettori con 1.536 dimensioni.

Per altri esempi, incluse le soluzioni end-to-end, vedere il repository GitHub Degli esempi di ricerca vettoriale del database SQL di Azure.

Esempio 1

L'esempio seguente crea un vettore con tre dimensioni da una stringa con una matrice JSON.

DECLARE @v1 VECTOR(2) = '[1,1]';
DECLARE @v2 VECTOR(2) = '[-1,-1]';

SELECT 
    VECTOR_DISTANCE('euclidean', @v1, @v2) AS euclidean,
    VECTOR_DISTANCE('cosine', @v1, @v2) AS cosine,
    VECTOR_DISTANCE('dot', @v1, @v2) AS negative_dot_product;

Esempio 2

Nell'esempio seguente vengono restituiti i primi 10 articoli più simili a un determinato articolo, in base alla distanza del coseno tra i vettori del titolo.

DECLARE @v AS VECTOR(1536);
SELECT @v = title_vector FROM [dbo].[wikipedia_articles] WHERE title = 'Alan Turing';

SELECT TOP(10) 
  id, 
  title, 
  VECTOR_DISTANCE('cosine', @v, title_vector) AS distance 
FROM 
  [dbo].[wikipedia_articles] 
ORDER BY
  distance

Esempio 3

Nell'esempio seguente vengono restituiti tutti gli articoli simili a un determinato articolo, in base alla distanza del coseno tra i vettori del titolo, selezionando solo quelli con una distanza inferiore a 0,3.

DECLARE @v AS VECTOR(1536);
SELECT @v = title_vector FROM [dbo].[wikipedia_articles] WHERE title = 'Alan Turing';

SELECT  
  id, 
  title,
  VECTOR_DISTANCE('cosine', @v, title_vector) AS distance
FROM 
  [dbo].[wikipedia_articles] 
WHERE
  VECTOR_DISTANCE('cosine', @v, title_vector) < 0.3
ORDER BY
  distance

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