Oracle Database 23ai では、ベクトル距離の計算は主に VECTOR_DISTANCE 関数によって処理され、この関数はパラメータとして指定された複数のメトリック (COSINE、EUCLIDEAN など) (例: VECTOR_DISTANCE(v1, v2, EUCLIDEAN)) をサポートしています。ただし、この質問は、一部のデータベースやライブラリで一般的な慣習である別々の関数を暗示しており、Oracle のドキュメントでは L2_DISTANCE (B) をユークリッド距離に合わせます。L2 (ユークリッド) 距離は、ベクトル空間内の 2 点間の直線距離であり、ベクトル成分 xi と yi に対して √∑(xi - yi)² として計算されます。たとえば、ベクトル [1, 2] と [4, 6] の場合、L2 距離は √((1-4)² + (2-6)²) = √(9 + 16) = 5 です。
オプション A、L1_DISTANCE は、絶対差を合計するマンハッタン距離 (∑|xi - yi|) を表し、ユークリッド距離ではありません。オプション C、HAMMING_DISTANCE は、異なるビット数をカウントし、バイナリベクトル (INT8 など) に適していますが、FLOAT32 埋め込みで一般的に使用される連続ユークリッド空間には適していません。オプション D、COSINE_DISTANCE (1 - コサイン類似度) は、角度分離を測定し、ユークリッドの振幅を含むアプローチとは異なります。VECTOR_DISTANCE は 23ai の一般的な関数ですが、L2_DISTANCE は、一部の Oracle AI の例ではエイリアスまたは文脈上の省略形である場合があり、幾何学的類似性タスクにおけるユークリッドの重要性を反映しています。これを誤解すると、振幅が重要な空間タスクで COSINE を選択してしまい、結果が歪む可能性があります。 Oracleのベクトル検索フレームワークはVECTOR_DISTANCEを介してユークリッド距離をサポートしていますが、Bが質問の表現に合致しています。