文本相似度（高级版） 功能介绍 对文本语义相似度计算。 具体Endpoint请参见终端节点。 本API免费调用，调用限制为2次/秒。 文本相似度基础版和高级版基于不同算法实现，对相同文本，基础版和高级版的结果有所差别。根据测试数据，高级版效果一般优于基础版。 调试 您可以在API

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C#语言 √表示支持，×表示不支持 语言版本 是否支持 开发指导 C# (.NET Core 2.1) √ 接口定义、有关SDK接口说明和函数开发指导请参见C#函数开发指南 C# (.NET Core 3.1) √ C# (.NET Core 6.0) √（当前仅支持华北-乌兰察

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文本相似度（基础版） 功能介绍 对文本进行语义相似度计算。 具体Endpoint请参见终端节点。 调用华为云NLP服务会产生费用，本API支持使用基础套餐包，购买时请在自然语言处理价格计算器中查看基础套餐包和领域套餐包支持的API范围。 也可使用文本相似度（高级版）接口，详情请见

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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：是一种将数据转换为数学表示的方法，它可以度量数据之间的关系和相似度。向量存储可以根据不同的词向量模型进行初始化、更新、查找和清理操作。向量存储还可以支持多种相似算法，如余弦相似度、欧氏距离、曼哈顿距离等，实现对数据的相似度评分和排序。

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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：是一种将数据转换为数学表示的方法，它可以度量数据之间的关系和相似度。向量存储可以根据不同的词向量模型进行初始化、更新、查找和清理操作。向量存储还可以支持多种相似算法，如余弦相似度、欧氏距离、曼哈顿距离等，实现对数据的相似度评分和排序。

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--cosineDistanceThreshold=0.99 其中，--accuracyThreshold=5表示平均绝对误差的容忍度最大为5%，--cosineDistanceThreshold =0.99表示余弦相似度至少为99%，--inputShapes可将模型放入到netron官网中查看。 图1 benchmark对接结果输出示例图

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Redis实例。 创建项目 在命令行窗口中运行以下命令创建一个新的C#控制台应用程序；或者在Visual Studio中创建一个新的C#控制台应用程序。 dotnet new console -o redisdemo 安装Redis的C#客户端 StackExchange.Redis包。Visual

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C/C++语言支持，开箱即用的卓越开发体验 内置华为自研C++语言服务，针对cmake工程自动解析符号和配置编译调试选项，实现开箱即用的工程创建、语法解析、编码提示、代码重构、本地构建和断点调试等能力，提供卓越C++编码体验。 父主题： 产品特性

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PostgreSQL支持pgvector插件，提供支持vector数据类型和向量相似性搜索。该插件提供以下支持： 精确的和近似的最近邻搜索 L2距离，内积和余弦距离 Postgres客户端的任何语言 更多信息，请参见pgvector官方文档。 支持的版本 PostgreSQL 1

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应用场景 自然语言处理适用于智能问答系统、文本分析、内容推荐、翻译等场景。 智能问答系统 通过中文分词、短文本相似度、命名实体识别等相关技术计算两个问题对的相似度，可解决问答、对话、语料挖掘、知识库构建等问题。 文本分析 通过关键词提取、文本聚类、主题挖掘等算法模型，挖掘突发事件

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-DPAHO_BUILD_SAMPLES=TRUE {paho.mqtt.c目录} ninja package 其中 {paho.mqtt.c目录} 为paho.mqtt.c源码所在的目录，如“/root/work/paho.mqtt.c”。 进入编译之后的目录，将编译生成的二进制文件“paho

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Embeddings # redis向量 # 不同的向量存储， 不同的相似算法；计算的评分规则不同； 可以同过scoreThreshold 设置相似性判断阈值 # 例如使用Redis向量、余弦相似度、 CSS 词向量模型，并且设置相似性判断阈值为0.1f，代码示例如下 embedding_api

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区分基础版和领域版的接口 接口类型 接口 自然语言处理基础服务接口 命名实体识别（基础版） 命名实体识别（领域版） 文本相似度（基础版） 文本相似度（领域版） 语言生成服务接口 文本摘要（基础版） 文本摘要（领域版） 语言理解服务接口 情感分析（基础版） 情感分析（领域版）

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abel”的值为“red”的结果。 前置过滤查询：先执行过滤条件检索，筛选出符合条件的结果；然后，对这些筛选后的候选结果进行向量相似度检索，以找出最相似的向量。 查询示例如下： POST my_index/_search { "size": 10, "query": {

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自然语言处理基础服务接口说明 分词 多粒度分词 依存句法分析 命名实体识别（基础版） 命名实体识别（领域版） 文本相似度（基础版） 文本相似度（高级版） 句向量 实体链接 关键词抽取 事件抽取 成分句法分析 父主题： API

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Assertions; //redis向量 // 不同的向量存储， 不同的相似算法；计算的评分规则不同； 可以同过scoreThreshold 设置相似性判断阈值 // 例如使用Redis向量、余弦相似度、 CS S词向量模型，并且设置相似性判断阈值为0.1f，代码示例如下 Cache cache =

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文本相似度 对文本对进行相似度计算，详细内容请参见文本相似度接口参考中的示例。 句向量 将语句映射至固定维度的实数向量。详细内容请参见句向量接口参考中的示例。 实体链接 针对通用领域的文本进行实体链接分析，识别出其中的实体，并返回实体相关信息。 父主题： 基本概念

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说明 euclidean(Float[], DocValues) 欧式距离函数。 cosine(Float[], DocValues) 余弦相似度函数。 innerproduct(Float[], DocValues) 内积函数。 hamming(String, DocValues)

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配体相似度图任务创建成功响应。 { "id" : "c05ebc2029c24699af2354f67391604c" } 状态码 状态码 描述 201 配体相似度图任务创建成功响应。 错误码 请参见错误码。 父主题： 药物通用接口

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功能介绍 云搜索服务 的向量检索引擎集成了暴力检索、图索引（HNSW）、乘积量化、IVF-HNSW等多种向量索引，支持欧式、内积、余弦、汉明等多种相似度计算方式，召回率和检索性能均优于开源引擎。能够满足高性能、高精度、低成本、多模态等多种应用场景及需求。 向量检索支持原生Elast

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功能介绍 云搜索 服务的向量检索引擎集成了暴力检索、图索引（HNSW）、乘积量化、IVF-HNSW等多种向量索引，支持欧式、内积、余弦、汉明等多种相似度计算方式，召回率和检索性能均优于开源引擎。能够满足高性能、高精度、低成本、多模态等多种应用场景及需求。 向量检索支持原生Elast

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