ベクトルDBの距離尺度：ユークリッド距離とドット積の数学的最適解
RAGや推薦システムの精度は「距離尺度」で決まる。コサイン類似度一択の思考停止を脱し、ドット積やユークリッド距離を使い分ける数学的根拠とビジネス実装を解説します。
キーワード解説
ベクトルDBでのユークリッド距離とドット積の使い分け：AIタスク別の最適解
ベクトルDBでのユークリッド距離とドット積の使い分け：AIタスク別の最適解とは、ベクトルデータベースにおいて、データの類似度を測る際に用いられる二つの主要な距離尺度、ユークリッド距離とドット積（内積）を、AIタスクの特性に応じて適切に選択・適用する概念です。これは、親トピックである「類似度スコア」計算方法の根幹をなし、特にRAG（検索拡張生成）や推薦システムといった多様なAIアプリケーションにおいて、その精度と性能を大きく左右します。ユークリッド距離はベクトルの絶対的な距離を測るのに対し、ドット積はベクトルの方向性と大きさの両方を考慮します。それぞれの特性を理解し、データやタスクの目的に合わせて使い分けることが、AIシステムの最適化には不可欠です。
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ベクトルDBでのユークリッド距離とドット積の使い分け：AIタスク別の最適解とは
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