# Tìm Top-K Vector giống Query nhất

> Hồ sơ MCP chính thức, sinh từ registry BOP.INK.

| Trường | Giá trị |
| --- | --- |
| Slug | `tim-top-k-vector-giong-query-nhat` |
| Danh mục V2 | AI & Machine Learning (`ai-machine-learning`) |
| Danh mục con V2 | Embedding Utilities (`ai-machine-learning.embedding-utilities`) |
| Route legacy tương thích | `lap-trinh-dev` |
| Taxonomy V2 | `ai-machine-learning` / `ai-machine-learning.embedding-utilities` |
| Phạm vi áp dụng | `global` |
| Trạng thái thực thi MCP | `remote_executable` |
| Nguồn giao diện/schema | `calculators/tim-top-k-vector-giong-query-nhat` |
| Website | [Mở công cụ](https://bop.ink/lap-trinh-dev/tim-top-k-vector-giong-query-nhat/) |

Tính điểm Cosine Similarity giữa Vector Query và 3 Vector Ứng Viên để xác định kết quả phù hợp nhất.

## Cách dùng qua MCP

### Tìm Top-K Vector giống Query nhất

- Capability: `calculator.lap_trinh_dev.tim_top_k_vector_giong_query_nhat`
- MCP availability: `remote-executable`
- MCP tool: `bop_execute_calculator_lap_trinh_dev_tim_top_k_vector_giong_query_nhat`
- Mô tả: Tính điểm Cosine Similarity giữa Vector Query và 3 Vector Ứng Viên để xác định kết quả phù hợp nhất.

Các trường đầu vào:

- `qx`: Theo canonical schema.
- `qy`: Theo canonical schema.
- `v1x`: Theo canonical schema.
- `v1y`: Theo canonical schema.
- `v2x`: Theo canonical schema.
- `v2y`: Theo canonical schema.
- `v3x`: Theo canonical schema.
- `v3y`: Theo canonical schema.

Ví dụ đầu vào:

```json
{}
```