Dicklesworthstone/fast_vector_similarity

어떤 프로젝트인가요?

핵심 기능

• 01Spearman의 rho, Kendall의 타우, 근사 거리 상관계수, Jensen-Shannon 의존도, Hoeffding의 D, 정규화 상호 정보량 등 여섯 가지 유사도 및 의존도 측정값을 제공합니다.
• 02rayon을 통한 병렬 계산으로 CPU 코어 수에 따라 확장됩니다.
• 03Kendall의 타우 계산 시 병합 정렬로 역전 쌍을 세어 복잡도를 O(n^2)에서 O(n log n)으로 줄입니다.
• 04표본 크기와 반복 횟수를 설정할 수 있는 부트스트랩으로 견고한 추정값을 제공합니다.
• 05Python 바인딩은 결과를 JSON 문자열로 반환하므로 Pandas 및 기타 Python 도구에서 사용할 수 있습니다.
• 064096차원 LLM 임베딩을 포함한 고차원 벡터를 처리합니다.

활용 사례

• 쿼리 문장과의 유사도를 기준으로 LLM 텍스트 임베딩의 순위를 매깁니다.
• 두 변수 사이의 비선형 및 비단조 의존성을 감지합니다.
• 이상치에 덜 민감한 부트스트랩 신뢰 구간을 포함한 유사도 추정값을 생성합니다.
• 통계 분석을 위해 Rust 프로젝트에서 유사도 함수를 직접 호출합니다.

빠른 시작

1. 1

   PyPI에서 Python 패키지를 설치합니다

   pip install fast_vector_similarity
2. 2

   Rust 프로젝트의 Cargo.toml에 라이브러리를 추가합니다

3. 3

   README 예시처럼 Python에서 py_compute_vector_similarity_stats를 호출합니다

사용 전 알아둘 점

• !라이선스가 지정되어 있지 않아 사용 권한이 불분명합니다.

포함된 컬렉션

토픽

자주 묻는 질문

fast_vector_similarity은(는) 무엇인가요?

Python 바인딩과 부트스트랩 신뢰 구간을 제공하는 고속 벡터 유사도 측정용 Rust 라이브러리입니다. Fast Vector Similarity는 두 숫자 벡터 사이의 유사도와 의존도 측정값을 계산하는 Rust 라이브러리로, PyPI에 Python 바인딩도 공개되어 있습니다. LLM의 고차원 텍스트 임베딩 비교를 비롯해 데이터 분석과 통계 작업을 대상으로 합니다.

fast_vector_similarity은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?

fast_vector_similarity에는 명시된 라이선스가 없습니다. 코드는 공개되어 있지만 라이선스가 없으면 재사용 허가가 명확하지 않으므로, 사용 전에 작성자에게 문의하는 것이 좋습니다.

fast_vector_similarity은(는) 아직 유지보수되고 있나요?

활발히 유지보수 중. fast_vector_similarity의 마지막 커밋은 2026년 11월 1일입니다.

fast_vector_similarity은(는) 어디에 사용할 수 있나요?

쿼리 문장과의 유사도를 기준으로 LLM 텍스트 임베딩의 순위를 매깁니다. 두 변수 사이의 비선형 및 비단조 의존성을 감지합니다. 이상치에 덜 민감한 부트스트랩 신뢰 구간을 포함한 유사도 추정값을 생성합니다. 통계 분석을 위해 Rust 프로젝트에서 유사도 함수를 직접 호출합니다.

fast_vector_similarity는 어떻게 설치하나요?

PyPI에서 Python 패키지를 설치합니다: pip install fast_vector_similarity Rust 프로젝트의 Cargo.toml에 라이브러리를 추가합니다 README 예시처럼 Python에서 py_compute_vector_similarity_stats를 호출합니다

fast_vector_similarity은(는) 어디서 받을 수 있나요?

소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/Dicklesworthstone/fast_vector_similarity