ভেক্টর ফাংশন

ভেক্টর ফাংশন

নাম বিবরণ
COSINE_DISTANCE দুটি ভেক্টরের মধ্যে কোসাইন দূরত্ব প্রদান করে
DOT_PRODUCT দুটি ভেক্টরের মধ্যে ডট গুণফল প্রদান করে।
EUCLIDEAN_DISTANCE দুটি ভেক্টরের মধ্যে ইউক্লিডীয় দূরত্ব প্রদান করে
MANHATTAN_DISTANCE দুটি ভেক্টরের মধ্যে ম্যানহাটনের দূরত্ব ফেরত পাঠায়।
VECTOR_LENGTH একটি ভেক্টরে উপাদানের সংখ্যা প্রদান করে

COSINE_DISTANCE সম্পর্কে

বাক্য গঠন:

cosine_distance(x: VECTOR, y: VECTOR) -> FLOAT64

বর্ণনা:

x এবং y এর মধ্যে কোসাইন দূরত্ব প্রদান করে।

Web 

const sampleVector = [0.0, 1, 2, 3, 4, 5];
const result = await execute(db.pipeline()
  .collection("books")
  .select(
    field("embedding").cosineDistance(sampleVector).as("cosineDistance")));
test.firestore.js
সুইফট 
let sampleVector = [0.0, 1, 2, 3, 4, 5]
let result = try await db.pipeline()
  .collection("books")
  .select([
    Field("embedding").cosineDistance(sampleVector).as("cosineDistance")
  ])
  .execute()
PipelineSnippets.swift

Kotlin 

val sampleVector = doubleArrayOf(0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0)
val result = db.pipeline()
    .collection("books")
    .select(
        field("embedding").cosineDistance(sampleVector).alias("cosineDistance")
    )
    .execute()
DocSnippets.kt

Java 

double[] sampleVector = {0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0};
Task<Pipeline.Snapshot> result = db.pipeline()
    .collection("books")
    .select(
        field("embedding").cosineDistance(sampleVector).alias("cosineDistance")
    )
    .execute();
DocSnippets.java
পাইথন 
from google.cloud.firestore_v1.pipeline_expressions import Field
from google.cloud.firestore_v1.vector import Vector

sample_vector = Vector([0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0])
result = (
    client.pipeline()
    .collection("books")
    .select(
        Field.of("embedding").cosine_distance(sample_vector).as_("cosineDistance")
    )
    .execute()
)
firestore_pipelines.py

ডট_প্রোডাক্ট

বাক্য গঠন:

dot_product(x: VECTOR, y: VECTOR) -> FLOAT64

বর্ণনা:

x এবং y এর ডট গুণফল প্রদান করে।

Web 

const sampleVector = [0.0, 1, 2, 3, 4, 5];
const result = await execute(db.pipeline()
  .collection("books")
  .select(
    field("embedding").dotProduct(sampleVector).as("dotProduct")
  )
);
test.firestore.js
সুইফট 
let sampleVector = [0.0, 1, 2, 3, 4, 5]
let result = try await db.pipeline()
  .collection("books")
  .select([
    Field("embedding").dotProduct(sampleVector).as("dotProduct")
  ])
  .execute()
PipelineSnippets.swift

Kotlin 

val sampleVector = doubleArrayOf(0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0)
val result = db.pipeline()
    .collection("books")
    .select(
        field("embedding").dotProduct(sampleVector).alias("dotProduct")
    )
    .execute()
DocSnippets.kt

Java 

double[] sampleVector = {0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0};
Task<Pipeline.Snapshot> result = db.pipeline()
    .collection("books")
    .select(
        field("embedding").dotProduct(sampleVector).alias("dotProduct")
    )
    .execute();
DocSnippets.java
পাইথন 
from google.cloud.firestore_v1.pipeline_expressions import Field
from google.cloud.firestore_v1.vector import Vector

sample_vector = Vector([0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0])
result = (
    client.pipeline()
    .collection("books")
    .select(Field.of("embedding").dot_product(sample_vector).as_("dotProduct"))
    .execute()
)
firestore_pipelines.py

EUCLIDEAN_DISTANCE সম্পর্কে

বাক্য গঠন: 

euclidean_distance(x: VECTOR, y: VECTOR) -> FLOAT64

বর্ণনা:

x এবং y এর মধ্যে ইউক্লিডীয় দূরত্ব গণনা করে।

Web 

const sampleVector = [0.0, 1, 2, 3, 4, 5];
const result = await execute(db.pipeline()
  .collection("books")
  .select(
    field("embedding").euclideanDistance(sampleVector).as("euclideanDistance")
  )
);
test.firestore.js
সুইফট 
let sampleVector = [0.0, 1, 2, 3, 4, 5]
let result = try await db.pipeline()
  .collection("books")
  .select([
    Field("embedding").euclideanDistance(sampleVector).as("euclideanDistance")
  ])
  .execute()
PipelineSnippets.swift

Kotlin 

val sampleVector = doubleArrayOf(0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0)
val result = db.pipeline()
    .collection("books")
    .select(
        field("embedding").euclideanDistance(sampleVector).alias("euclideanDistance")
    )
    .execute()
DocSnippets.kt

Java 

double[] sampleVector = {0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0};
Task<Pipeline.Snapshot> result = db.pipeline()
    .collection("books")
    .select(
        field("embedding").euclideanDistance(sampleVector).alias("euclideanDistance")
    )
    .execute();
DocSnippets.java
পাইথন 
from google.cloud.firestore_v1.pipeline_expressions import Field
from google.cloud.firestore_v1.vector import Vector

sample_vector = Vector([0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0])
result = (
    client.pipeline()
    .collection("books")
    .select(
        Field.of("embedding")
        .euclidean_distance(sample_vector)
        .as_("euclideanDistance")
    )
    .execute()
)
firestore_pipelines.py

ম্যানহাটান_ডিস্ট্যান্স

বাক্য গঠন: 

manhattan_distance(x: VECTOR, y: VECTOR) -> FLOAT64

বর্ণনা:

x এবং y এর মধ্যে ম্যানহাটনের দূরত্ব গণনা করে।

ভেক্টর_দৈর্ঘ্য

বাক্য গঠন: 

vector_length(vector: VECTOR) -> INT64

বর্ণনা:

একটি VECTOR এ উপাদানের সংখ্যা প্রদান করে।

Web 

const result = await execute(db.pipeline()
  .collection("books")
  .select(
    field("embedding").vectorLength().as("vectorLength")
  )
);
test.firestore.js
সুইফট 
let result = try await db.pipeline()
  .collection("books")
  .select([
    Field("embedding").vectorLength().as("vectorLength")
  ])
  .execute()
PipelineSnippets.swift

Kotlin 

val result = db.pipeline()
    .collection("books")
    .select(
        field("embedding").vectorLength().alias("vectorLength")
    )
    .execute()
DocSnippets.kt

Java 

Task<Pipeline.Snapshot> result = db.pipeline()
    .collection("books")
    .select(
        field("embedding").vectorLength().alias("vectorLength")
    )
    .execute();
DocSnippets.java
পাইথন 
from google.cloud.firestore_v1.pipeline_expressions import Field

result = (
    client.pipeline()
    .collection("books")
    .select(Field.of("embedding").vector_length().as_("vectorLength"))
    .execute()
)
firestore_pipelines.py