文章讲解了余弦相似度的概念、工作原理及其在比较大型语言模型嵌入中的应用。余弦相似度用于衡量两个向量之间的相似程度,其值介于-1到1之间,值越大表示相似度越高。它通过计算向量夹角的余弦值来忽略向量长度的影响,更关注向量的方向,适用于比较表示文本含义的嵌入向量。文章还介绍了余弦相似度公式的推导过程,并使用JavaScript代码示例展示了如何计算余弦相似度。