Correlations氛围测试：文本或图像的相似度热图

1 项目概览：Correlations 是什么？

Correlations 是一个交互式 UI 工具，Jina AI 开源项目 Correlations
用于调试和可视化文本或图像向量之间的相似性关系，特别适合：快速把相关内容两两对照，比单纯数字报告更直观。Correlations 把这种快速、主观“氛围检视”做成了可视化工具，并允许继续深挖定量指标。在大模型时代，这种把“定性直觉”与“定量分析”无缝衔接的工具，会成为 Embedding / RAG / 多模态系统调试的常用武器。

典型使用场景

• ✅ 向量模型调试（如文本 embedding 模型）技术博客 vs 论文内容对齐 – 一条明显的对角线 = 两份材料块级对应复用高。
• ✅ RAG 引文核查 – 把“生成答案声明”与“检索段落”做二部矩阵，高分块应落在选区内，否则提示幻觉。
• ✅ 内容分块策略评估（如 Late Chunking）Late-Chunking 策略验证 – 同一文档不同分块法的自相关热图呈现不同“方格”纹理，可直观看出上下文破碎与否
• ✅ 多模态向量（图文检索）对齐分析。跨模态 (图-文) 关联 – 配合 jina-clip-v2，鼠标悬停即显示原图；可检查图片与 alt 文本、商品描述是否匹配。
• ✅ Embedding 的氛围测试（vibe-check）——可视化第一眼看相似与否

它的本质是将两个嵌入向量集合之间的**余弦相似度矩阵（Cosine Similarity Matrix）**渲染为一个热图，并提供丰富的交互功能让你“用肉眼判断”相似性结构。

1.1 核心原理

你已经有了一份或两份嵌入（embedding）向量文件 JSONL 格式：

{"chunk": "文本块1", "embedding": [0.12, 0.45, ...]}
{"chunk": "文本块2", "embedding": [0.33, 0.66, ...]}
...

这些向量一般由文本或图像编码器（如 BERT、GTE、CLIP）生成，维度通常是 384、768、1024 之类。

我们要做的事情是：

把所有内容块之间的相似度计算出来，并用热图呈现出来。

假设我们有两个 JSONL 文件：

• A.jsonl：原文内容 → 生成了 m 个向量
• B.jsonl：摘要或目标内容 → 生成了 n 个向量

每个向量维度为 d，则可以组成两个矩阵：

符号	维度	含义
A	m × d	原文块的向量矩阵，每行是一个向量
B	n × d	摘要块的向量矩阵，每行是一个向量

如果只有一个文件（自相关热图），那就令 B = A。

余弦相似度的定义

对于两个向量 ${\mathbf{a}}_i,{\mathbf{b}}_j$，它们的余弦相似度定义为：

$$S_{ij}=\Vert {\mathbf{a}}_i\Vert \cdot \Vert {\mathbf{b}}^{}$$