Ugrás a fő tartalomra
🔒 Előnézet mód. Az első tizenöt Foundations lecke ingyenes; ez Pro. Indíts 7 napos trial-t, hogy feloldd a szerkesztőt, az AI tippeket és a tananyag többi részét. Kártya szükséges, bármikor lemondhatod a Dashboard-ban.7 napos trial indítása →
← KurzusokAI Engineering with PythonModule 1 · LLM API Fundamentals · RecapBeágyazások: szöveg → vektorokwrite34 / 105
+100 XP
Feladat
📝 **Kérdés:** **Írja fel a függvényt** \`cos_sim(a, b)\` — koszinusz hasonlóság két egyenlő hosszúságú lebegésvektor között, nem csúszás. Az eredményt kerekítse 3 tizedesjegyre. Képlet: \`\`\` pont(a, b) / (norm(a) * norma(b)) \`\`\` ahol a \`pont\` a párosított szorzatok összege, a \`norm\` pedig a négyzetek összegének négyzetmétere. Ezután hasonlítson össze egy valódi lekérdezést három dokumentummal: \`\`\` query = [0,21, -0,04, 0,87, 0,14] # "Hogyan mondhatom le az előfizetésemet?" visszatérítés = [0,19, -0,05, 0,85, 0,16] # "kérem, térítse vissza a tervemet" – ZÁRVA kell lennie időjárás = [0,92, 0,41, 0,02, 0,78] # "mi Franciaország fővárosa?" — messze független = [0,00, 1,00, 0,00, 0,00] # ortogonális — pontosan 0 a lekérdezéssel? nem, nagyon kicsi \`\`\` Nyomtasson három sort: \`\`\` visszatérítés: 0,999 időjárás: 0,263 független: -0,044 \`\`\` 📋 Válassza ki a megfelelő választ. 💡 **Tipp:** Ha nem biztos benne, olvassa el újra a fenti elméletet.
✏️ Írd ide a kódodat
🐍
Python betöltése...
Egyszeri letöltés (~1 MB). Utána azonnal fut.
📊 Eredmény
Kattints a Futtatásra az eredmény megtekintéséhez...

💬 Beszélgetés

Légy az első — tegyél fel kérdést vagy oszd meg egy tippet.
Jelentkezz be hogy csatlakozz a beszélgetéshez. Az olvasás ingyenes.
Beszélgetés betöltése…