data={"name": "名称name3", "description": "baz"})] ] vector_api.add_docs(bulk_list) 通过vectorStoreConfig判断使用 CSS 的插件模式和非插件模式。如果配置了embedding模型，则使用非插件模式，否则使用插件模

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api.doc.splitter.config.SplitConfig; // 初始化 pangudoc split（直接指定filePath和mode） String filePath = "D:/test.doc"; DocSplit docPanguSplit = DocSplits

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出参类型：int4 代码示例： gaussdb=# SELECT vector_dims(floatvector('[1,2,3]')); gaussdb=# SELECT vector_dims('[1,2,3]'); vector_norm 功能说明：返回向量的L2范数。 入参类型：floatvector

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文档摘要 基于已有的知识库进行摘要总结，包括stuff、refine和map-reduce策略。 Stuff：将所有文档直接填充到prompt中，提给模型处理，适用于文档较少的场景。 import com.huaweicloud.pangu.dev.sdk.api.llms.LLMs;

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control_extension ('create', 'vector'); 删除插件 SELECT control_extension ('drop', 'vector'); 更多信息，请参见通过界面安装和卸载插件和通过SQL命令安装和卸载插件。 基本使用 创建具有3维的向量列 CREATE

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文档问答 基于已有的知识库进行回答，包括stuff、refine和map-reduce策略。 Stuff：将所有文档直接填充到prompt中，提给模型回答，适用于文档较少的场景。 import com.huaweicloud.pangu.dev.sdk.api.llms.LLMs;

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文档问答 基于已有的知识库进行回答。有stuff、refine和map-reduce策略。 Stuff：将所有文档直接填充到prompt中，提给模型回答，适合文档较少的场景。 from pangukitsappdev.api.embeddings.factory import Embeddings

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indow agg，占到总执行时间95%以上，系统资源不能充分利用。研究发现该场景的特点是：将两列分别求sum作为一个子查询，外层对两列的和再求和后做trunc，然后排序。 表结构如下所示： 1 2 CREATE TABLE public.test(imsi int,L4_DW_THROUGHPUT

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indow agg，占到总执行时间95%以上，系统资源不能充分利用。研究发现该场景的特点是：将两列分别求sum作为一个子查询，外层对两列的和再求和后做trunc，然后排序。可以尝试将语句改写为子查询，使排序下推。 优化前 表结构如下所示： 1 2 CREATE TABLE public

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from pangukitsappdev.api.memory.vector.factory import Vectors from pangukitsappdev.api.memory.vector.vector_config import VectorStoreConfig,

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"query": { "vector": { "my_vector": { "vector": [1, 1], "topk":2 } } } } 表1 标准查询的参数说明 参数 说明 vector（第一个） 表示该查询类型为VectorQuery。

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field nodes for for field %s and vector %s 问题描述 进行大数据数据迁移时，部分表迁移失败，报错：no more field nodes for for field %s and vector %s 解决方法 基于源端表创建临时表，使用临时表进行数据迁移。

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indow agg，占到总执行时间95%以上，系统资源不能充分利用。研究发现该场景的特点是：将两列分别求sum作为一个子查询，外层对两列的和再求和后做trunc，然后排序。可以尝试将语句改写为子查询，使排序下推。 优化前 表结构如下所示： 1 2 CREATE TABLE public

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indow agg，占到总执行时间95%以上，系统资源不能充分利用。研究发现该场景的特点是：将两列分别求sum作为一个子查询，外层对两列的和再求和后做trunc，然后排序。可以尝试将语句改写为子查询，使排序下推。 优化前 表结构如下所示： 1 2 CREATE TABLE public

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GaussDB 提供了用来操作tsvector类型的函数和操作符。 tsvector || tsvector tsvector连接操作符返回一个新的tsvector类型，它综合了两个tsvector中词素和位置信息，并保留词素的位置信息和权重标签。右侧的tsvector的起始位置位于左侧

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向量检索的客户端代码示例（Python） OpenSearch提供了标准的REST接口，以及Java、Python等语言编写的客户端。 本节提供一份创建向量索引、导入向量数据和查询向量数据的Python代码示例，介绍如何使用客户端实现向量检索。 前提条件 客户端已经安装python依赖包。如果未安装可以执行如下命令安装：

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Elasticsearch提供了标准的REST接口，以及Java、Python等语言编写的客户端。 本节提供一份创建向量索引、导入向量数据和查询向量数据的Python代码示例，介绍如何使用客户端实现向量检索。 前提条件 客户端已经安装python依赖包。如果未安装可以执行如下命令安装：

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将trunc两列的和作为一个子查询，然后在子查询的外面做window agg，这样排序就可以下推了，执行计划如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Row Adapter (cost=10.70..10.70 rows=10 width=24) -> Vector WindowAgg

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dimensions_z: 1.628068208694458 speed_vector_linear_x: 0.012852923013269901 speed_vector_linear_y: -9.972732543945312 relative_position_x:

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dimensions_z: 1.628068208694458 speed_vector_linear_x: 0.012852923013269901 speed_vector_linear_y: -9.972732543945312 relative_position_x:

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使用向量化执行引擎进行调优 GaussDB数据库 支持行执行引擎和向量化执行引擎，向量化执行引擎具有以下优点： 一次一个batch，读取更多数据，节省I/O。 batch中记录较多，CPU cache命中率提升。 Pipeline模式执行，函数调用次数少。 一次处理一批数据，效率高。

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