VECTOR_DISTANCE (Transact-SQL) (предварительная версия)

Применимо к: SQL Server 2025 (17.x) — предварительная версия базы данных SQLAzure Для Управляемого экземпляра SQL Azureв Microsoft Fabric

Вычисляет расстояние между двумя векторами с помощью указанной метрики расстояния. Расстояние вектора всегда точно и не использует векторный индекс, даже если он доступен. Чтобы использовать векторный индекс и таким образом выполнить приблизительный поиск векторов, необходимо использовать функцию VECTOR_SEARCH . Дополнительные сведения о том, как работает индексирование векторов и векторный поиск, а также различия между точным и приблизительным поиском, см. векторах в ядре СУБД SQL.

Синтаксис

Соглашения о синтаксисе Transact-SQL

VECTOR_DISTANCE ( distance_metric, vector1, vector2 )

Аргументы

distance_metric

Строка с именем метрики расстояния, используемой для вычисления расстояния между двумя заданными векторами. Поддерживаются следующие метрики расстояния:

• cosine - Косинус расстояние
• euclidean - Евклидеан расстояние
• dot - (Отрицательное) Dot product

vector1

Выражение, которое оценивает тип векторных данных.

vector2

Выражение, которое оценивает тип векторных данных.

Метрики расстояния

Возвращаемое значение

Функция возвращает скалярное значение с плавающей запятой , представляющее расстояние между двумя векторами с помощью указанной метрики расстояния.

Ошибка возвращается, если distance_metric не является допустимой метрикой и если указанные векторы не относятся к типу данных векторов.

Примеры

Подробные сведения о базе данных, используемой в примере, можно найти здесь: скачайте и импортируйте статью Википедии с векторными внедрениями.

В примерах предполагается наличие таблицы wikipedia_articles с именем столбца title_vector типа vector , в который хранятся встраивания заголовков статей Википедии. title_vector Предполагается, что внедрение создается с помощью модели внедрения, такой как text-embedding-ada-002 или text-embedding-3-small , который возвращает векторы с 1536 измерениями.

Дополнительные примеры, включая комплексные решения, см. в репозитории GitHub для векторного поиска базы данных SQL Azure.

Пример 1

В следующем примере создается вектор с тремя измерениями из строки с массивом 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;

Пример 2

В следующем примере возвращаются самые похожие статьи из 10 самых похожих статей для данной статьи на основе расстояния между их векторами заголовка.

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

Пример 3

В следующем примере возвращаются все аналогичные статьи для данной статьи, основанные на расстоянии косинуса между векторами заголовков, выбирая только те, у которых расстояние меньше 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

Связанный контент

• Обзор векторов в подсистеме База данных SQL
• Примеры поиска векторов База данных SQL Azure
• Векторный тип данных