表1 操作任务流程说明 阶段 任务 说明 准备工作 准备环境 购买并开通模型运行所需的资源环境。 准备代码 准备AscendSpeed代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备数据，可以用Alpaca数据集，也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备模型适用的容器镜像，包括容器内资源检查

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别的每种token类型。对于每个token类型，表中给出了整数类型的tokid--用于解析器标记对应的token类型；alias——命名分词器命令中的token类型；及简单描述。比如： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16

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，日志会被拆分为user、WAF日志用户张三，您可以通过user或WAF日志用户张先生查找该日志。 开启“包含中文”开关后，日志服务后台分词器将日志拆分为user、WAF、日志、用户和张三，您通过日志或张先生等词都可以查找到该日志。 单击“确定”。 父主题： 安全分析

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'super:*'::tsquery; tsquery ----------- 'super':* (1 row) 需注意，前缀匹配会首先被文本搜索分词器处理。例如：postgres中提取的词干是postgr，匹配到了postgraduate，也就意味着下面的结果为真： 1 2 3 4 5 SELECT

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'super:*'::tsquery; tsquery ----------- 'super':* (1 row) 需注意，前缀匹配会首先被文本搜索分词器处理。例如：postgres中提取的词干是postgr，匹配到了postgraduate，也就意味着下面的结果为真： 1 2 3 4 5 SELECT

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search语句不支持列表别名后“.*”全部查询，例如不支持“search T.* from table as T where ...;”。 text类型采用了英语分词器，因此大小写单复数不敏感，“movie”可匹配“Movies”。 同sql语句一样，search语句也大小写不敏感。 大小写敏感：大小写是

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----------- 'super':* (1 row) 这个查询可以匹配tsvector中以“super”开始的任意单词。 请注意，前缀首先被文本搜索分词器处理，这也就意味着下面的结果为真： 1 2 3 4 5 openGauss=# SELECT to_tsvector( 'postgraduate'

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----------- 'super':* (1 row) 这个查询可以匹配tsvector中以“super”开始的任意单词。 请注意，前缀首先被文本搜索分词器处理，这也就意味着下面的结果为真： 1 2 3 4 5 openGauss=# SELECT to_tsvector( 'postgraduate'

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*”全部查询。例如：不支持“search T.from 列表名 as T where condition条件;”。 text类型采用了英语分词器，因此大小写单复数不敏感，“movie”可匹配“Movies”。 同sql语句一样，search语句也大小写不敏感。 设置“班级编号”字段

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被拆分为error、400、I、Know、今天是星期一，您可以通过error或今天是星期一查找该日志。 打开包含中文开关后，日志服务后台分词器将日志拆分为error、400、I、Know、今、天、是、星、期、一，您通过error或今天等词都可以查找到该日志。 分词符 根据指定分词

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被拆分为error、400、I、Know、今天是星期一，您可以通过error或今天是星期一查找该日志。 打开包含中文开关后，日志服务后台分词器将日志拆分为error、400、I、Know、今、天、是、星、期、一，您通过error或今天等词都可以查找到该日志。 分词符 根据指定分词

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to_tsvector()函数有两个版本，只输入一个参数的版本和输入两个参数的版本。输入一个参数时，系统默认采用default_text_search_config所指定的分词器。创建索引时必须使用to_tsvector的两参数版本，否则索引内容可能不一致。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

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