コサイン類似度とは？
読み方: コサインルイジド
30秒まとめ
2つのベクトル間の角度から類似度を計算する手法。エンベディングの類似度比較に標準的に使用。
コサイン類似度の意味・定義
コサイン類似度（Cosine Similarity）は、2つのベクトル間の角度のコサイン値を計算して類似度を測る手法です。値は-1から1の範囲で、1に近いほど類似性が高く、0は無関係、-1は正反対の意味を示します。AIにおいては、テキストや画像のエンベディング（ベクトル表現）同士の意味的な類似度を計算するために広く使用されます。RAGシステムではクエリとドキュメントのエンベディングのコサイン類似度を計算して最も関連性の高い情報を検索し、レコメンデーションシステムではユーザーの嗜好ベクトルとアイテムのベクトルの類似度を計算して推薦を行います。ベクトルの大きさに依存しない正規化された指標である点が特徴です。