Similarité Cosinus
La similarité cosinus est une métrique mathématique utilisée pour mesurer la similarité entre deux vecteurs dans un espace multidimensionnel. Elle calcule le cosinus de l'angle entre deux vecteurs, produisant une valeur entre -1 et 1, où 1 indique une direction identique, 0 indique une orthogonalité et -1 indique une direction opposée. En IA et en apprentissage automatique, la similarité cosinus est la méthode la plus courante pour comparer les embeddings, qui sont des représentations numériques de texte, d'images ou d'autres données. Elle est largement utilisée dans la recherche sémantique, la similarité de documents, les systèmes de recommandation et le clustering. Contrairement à la distance euclidienne, la similarité cosinus est invariante à la magnitude des vecteurs, ce qui signifie qu'elle se concentre sur la direction ou l'orientation des données plutôt que sur leur valeur absolue.
Dans les services financiers
Exemple concret
Une banque d'investissement met en œuvre un système de recherche sémantique utilisant la similarité cosinus pour son référentiel de recherche. Lorsqu'un gestionnaire de portefeuille recherche "impact de la monnaie numérique de banque centrale sur les banques européennes", le système convertit la requête en vecteur d'embedding et calcule la similarité cosinus contre 100 000 embeddings de documents précalculés. Le système retourne les 20 meilleurs documents avec les scores de similarité cosinus les plus élevés, y compris des documents qui discutent de la CBDC, de l'euro numérique et de la perturbation fintech dans la banque européenne.
Pourquoi c'est important en Finance
La similarité cosinus est le fondement de la recherche sémantique et de la récupération dans les systèmes d'IA financière. Sa capacité à mesurer la similarité sémantique indépendamment de la terminologie exacte la rend essentielle pour construire des systèmes RAG capables de trouver des informations pertinentes dans divers documents financiers.
Termes associés
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Questions fréquentes
Qu'est-ce que la similarité cosinus en IA financière ?
Métrique mesurant la similarité entre deux vecteurs en calculant le cosinus de l'angle entre eux.
Différence avec la distance euclidienne ?
La similarité cosinus se concentre sur la direction, la distance euclidienne sur la distance absolue.
Pourquoi est-elle importante pour les systèmes RAG ?
Elle détermine la pertinence des documents récupérés pour le contexte de l'IA.