向量相似度计算与Softmax概率分布对比

向量相似度计算与Softmax概率分布对比

向量相似度计算和“向量相乘 + Softmax”在目的、计算逻辑和应用场景上有明显区别，下面通过文本匹配和语言模型生成的例子详细对比：

一、核心区别：目的不同

对比项	向量相似度计算	向量相乘 + Softmax（以 LLM 输出为例）
核心目的	衡量两个向量的相似程度（如文本 A 和文本 B 是否相关）	生成概率分布（如 LLM 预测下一个词的概率）
典型场景	文本检索（找相似文档）、推荐系统（用户画像匹配）	语言模型生成（如 ChatGPT 输出下一个词）、分类任务
输出结果	相似度得分（如余弦相似度 0.8）	概率值（如“苹果”概率 0.6，“香蕉”概率 0.2 ）