余弦相似度用两个向量夹角的余弦值为它们打分，取值范围从 −1（方向相反）到 1（方向相同）。由于它忽略向量的长度、只关注方向，因此成为比较文本嵌入的标准指标，Manning、Raghavan 和 Schütze 的信息检索经典教材（2008）对此有系统阐述。
当向量数据库查找与查询“最接近”的段落时，衡量这种接近程度的通常就是余弦相似度。
检索基础概念
2026 年更新
余弦相似度（Cosine Similarity）
定义
通过两个向量之间的夹角来衡量它们相似程度的方法——是在搜索和 RAG 中比较嵌入向量的标准方式。
参考文献
本定义所依据的一手文献、同行评审文献和存档资料。
Introduction to Information Retrieval (Ch. 6: Scoring, term weighting & the vector space model)
词典与百科条目
- Wikipedia — Cosine similarity
- Google for Developers — Measuring similarity from embeddings
引用本条目
MultipleChat.《余弦相似度（Cosine Similarity）》. MultipleChat AI 与 LLM 术语表，2026. https://multiple.chat/ai-glossary/cosine-similarity