방향은 더 비슷한데, 왜 추천 순위는 뒤집힐까?
같은 질의 벡터를 코사인과 내적으로 비교해 벡터 길이가 순위를 바꾸는 순간을 계산한다.
그림에서 무엇을 볼까요?
질의 벡터와 후보 A, B의 방향과 길이를 그리고 코사인과 내적 순위가 달라지는 이유를 비교한 그림.
질의 q=[1,1], 후보 A=[2,2], B=[10,0]을 둔다. A는 q와 방향이 완전히 같고 B는 오른쪽으로 길게 뻗는다.
함께 확인할 점
입력을 직접 바꾸고 계산과 한계를 함께 확인합니다.
생각해 볼 질문
벡터를 모두 길이 1로 정규화하면 내적과 코사인은 어떻게 되는가?
같은 세 점수인데, 온도만 바꾸면 확률은 얼마나 달라질까?
정확도는 그대로인데, 놓치는 양성은 왜 늘어날까?
AI가 API 첫 페이지만 보고 전체 결과라고 해도 될까요?