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Calculer la similarité vectorielle avec votre IA

Connectez ce MCP à votre client IA pour effectuer des calculs mathématiques précis sur vos embeddings. Remplacez les approximations textuelles par des mesures de distance réelles.

Demandez à l'IA à propos de cette page

Réponse rapide

Comment obtenir des scores de similarité vectorielle précis ?

Votre IA utilise l'outil calculate_distance pour appliquer des formules mathématiques spécifiques à vos vecteurs d'embedding. Cela génère des valeurs numériques exactes plutôt que des approximations basées sur le langage. Vous obtenez ainsi des scores de distance précis pour chaque vecteur fourni.

Les résultats obtenus

Résultats mathématiques

L'IA gère les calculs complexes et vous livre les chiffres finaux.

PRÉCISION

Scores de distance exacts

L'IA renvoie des valeurs numériques précises. Vous obtenez la distance réelle entre les vecteurs au lieu d'une description vague.

VALIDATION

Audit des embeddings

Vérifiez la qualité du regroupement ou de la séparation de vos vecteurs. L'IA fournit les métriques nécessaires pour inspecter votre espace vectoriel.

CLASSEMENT

Identification des correspondances

Utilisez les scores calculés pour trier vos résultats. Votre IA peut classer les vecteurs pour trouver les plus proches voisins d'un ensemble.

HUMAIN

Décisions de seuil

L'IA fournit les calculs, mais c'est vous qui décidez si le score de similarité respecte vos critères métier.

Le flux

Ce que fait votre IA avec vos vecteurs.

L'IA sert de pont entre votre instruction et le moteur de calcul.

  1. Réception des vecteurs

    Votre IA récupère les tableaux de haute dimension ou les listes d'embeddings que vous collez dans le chat.

    calculate_distance

  2. Sélection de la métrique

    L'IA choisit la formule adaptée, comme la distance Cosine ou Euclidienne, selon votre demande.

    calculate_distance

  3. Exécution mathématique

    Le moteur effectue le calcul pour déterminer la distance exacte entre les points.

    calculate_distance

  4. Rapport des résultats

    L'IA vous transmet le score de distance numérique final.

    calculate_distance

Essayez

Copiez ces exemples pour commencer.

Utilisez ces prompts pour déclencher les calculs immédiatement.

Points de départ

Remplacez les chiffres entre crochets par vos propres vecteurs d'embedding.

Distance Metrics Engine Connector

Tout est prêt. Choisissez votre client MCP et suivez les instructions de configuration.

Lien du connecteurhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_y2uLWGNkX2DGyvuukg2OciAQezxFmCM92SNAHYKa/mcp

Claude Desktop

Suivez les étapes ci-dessous pour vous connecter en quelques secondes.

  1. 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
  2. 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
  3. 3Click Add and start a new chat — Distance Metrics Engine capabilities are ready to use.
Configuration · claude_desktop_config.jsonCopier
{
  "mcpServers": {
    "distance-metrics-engine-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_y2uLWGNkX2DGyvuukg2OciAQezxFmCM92SNAHYKa/mcp"
    }
  }
}
Copiez dans le chat04

  • Calcule la similarité cosinus entre ces deux vecteurs : [0.1, 0.2, 0.3] et [0.1, 0.2, 0.4].

  • Trouve la distance euclidienne entre l'embedding de mon fichier CSV et ce vecteur : [0.5, 0.5, 0.5].

  • Compare la similarité de ces trois vecteurs issus de mon fichier de recherche et dis-moi lesquels sont les plus proches.

  • Utilise le moteur de distance pour vérifier l'écart entre ces deux embeddings de haute dimension.

  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

Commencez ici

Connectez Distance Metrics Engine une fois, puis posez vos questions.

Un seul clic suffit pour connecter ce MCP à votre client. Vos identifiants restent chiffrés et vos données restent privées.

Connecter Distance Metrics Engine à votre IA

FAQ

Fonctionnement du moteur de distance

  • 01

    L'IA devine-t-elle la similarité ?

    Non. L'IA utilise l'outil calculate_distance pour effectuer des calculs exacts au lieu de se fier à son propre raisonnement textuel.

  • 02

    L'IA peut-elle modifier mes vecteurs d'origine ?

    Non. L'outil se contente de lire les vecteurs que vous fournissez pour effectuer les calculs ; il ne peut pas modifier vos données.

  • 03

    Quelles métriques peut-il utiliser ?

    Il peut effectuer divers calculs de distance, comme la similarité Cosine ou la distance Euclidienne, selon votre demande.

  • 04

    L'IA peut-elle stocker ces vecteurs pour moi ?

    Non. Ce MCP est dédié uniquement au calcul. Il ne fait pas office de base de données vectorielle.

  • 05

    Dois-je fournir les vecteurs manuellement ?

    Oui. Vous devez fournir les vecteurs dans le chat ou indiquer à l'IA la source de données qu'elle doit traiter.

  • D'autres questions sur Distance Metrics Engine ? La page du connecteur y répond. Voir toutes les capacités du connecteur Distance Metrics Engine

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