构建开销。 适当调大“native.vector.index_threads”的值（默认为4），增加向量索引构建的线程数。 PUT _cluster/settings { "persistent": { "native.vector.index_threads": 8

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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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5]'); vector_l2_squared_distance 功能说明：获得两个向量的欧式距离的平方。 入参1的类型：floatvector 入参2的类型：floatvector 出参类型：float8 代码示例： gaussdb=# SELECT vector_l2_squ

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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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GaussDB (DWS)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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dimensions_z: 1.628068208694458 speed_vector_linear_x: 0.012852923013269901 speed_vector_linear_y: -9.972732543945312 relative_position_x:

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设置接收相机矩阵的回调函数。 funCallBack Function 回调函数。需要接收cameraMat（相机矩阵）和imgData（视频流图片）两个参数。 cameraMat和imgData参数类型： cameraMat：{ elements: Float32Array; isMatrix4:

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中的结果对象。这个操作需要使用向量和相似度的计算，以及设置的阈值来判断 # 例如，查询“缓存存在？”这个问题和“test-semantic-cache-vector-001”这个会话标识，就可以从缓存中获取到之前保存的答案“存在”，因为这个问题和“缓存是否存在？”问题语义相似 query_sim

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"UnSupported vector aggregation function %u" SQLSTATE: XX000 错误原因：生成了错误的执行计划。 解决办法：保留计划，请联系技术支持工程师提供技术支持。 GAUSS-03852: "vector aggregation does

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Memory（记忆）支持多种不同的存储方式和功能。 Cache缓存：是一种临时存储数据的方法，它可以提高数据的访问速度和效率。缓存可以根据不同的存储方式进行初始化、更新、查找和清理操作。缓存还可以支持语义匹配和查询，通过向量和相似度的计算，实现对数据的语义理解和检索。 Vector向量存储：是一种将数

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Memory（记忆）支持多种不同的存储方式和功能。 Cache缓存：是一种临时存储数据的方法，它可以提高数据的访问速度和效率。缓存可以根据不同的存储方式进行初始化、更新、查找和清理操作。缓存还可以支持语义匹配和查询，通过向量和相似度的计算，实现对数据的语义理解和检索。 Vector向量存储：是一种将数

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预加载向量索引 PUT /_vector/warmup/{index_name} 使用上述接口能将指定index_name的向量索引预加载至堆外内存供查询使用。 清除缓存 PUT /_vector/clear/cache PUT /_vector/clear/cache/index_name

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ider将由用户自定义，后续会有例子说明。 上述例子使用的向量数据库配置指定索引名称，以及使用name和description作为向量化字段，因此工具入库时，会将工具的name和description进行向量化，并在后续的检索中生效。 注意，上述tool_list中包含的工具在SDK中并不存在，需要替换成实际的工具。

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2b8-4947-b20b-adfc53981a25。 catalog_name 是 String catalog名称。只能包含字母、数字和下划线，且长度为1~256个字符。 database_name 是 String 数据库名称。只能包含中文、字母、数字、下划线、中划线，且长度为1~128个字符。

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huaweicloud.pangu.dev.sdk.api.memory.vector.Vector; import com.huaweicloud.pangu.dev.sdk.api.memory.vector.Vectors; import com.huaweicloud.pangu

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2b8-4947-b20b-adfc53981a25。 catalog_name 是 String catalog名称。只能包含字母、数字和下划线，且长度为1~256个字符。 database_name 是 String 数据库名称。只能包含中文、字母、数字、下划线、中划线，且长度为1~128个字符。

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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，分别对应行存表和列存表。 一次一个batch，读取更多数据，节省IO。 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。 G

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2b8-4947-b20b-adfc53981a25。 catalog_name 是 String catalog名称。只能包含字母、数字和下划线，且长度为1~256个字符。 database_name 是 String 数据库名称。只能包含中文、字母、数字、下划线、中划线，且长度为1~128个字符。

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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，分别对应行存表和列存表。列存表和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IO。 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。

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中的结果对象。这个操作需要使用向量和相似度的计算，以及设置的阈值来判断 //例如，查询“缓存存在？”这个问题和“test-semantic-cache-vector-001”这个会话标识，就可以从缓存中获取到之前保存的答案“存在”，因为这个问题和“缓存是否存在？”问题语义相似 String

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融合后的评测结果。 Evaluation中两个比较关键且复杂的字段是vis和metrics，其中vis字段类型是Visualization，metrics字段的类型是repeated Metric。 Visualization和Metric的成员组成如上数据类图所示，各个关键成员的含义如下所示。

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