FROM items ORDER BY embedding <#> '[3,1,2]'; 进阶使用 计算距离 SELECT embedding <-> '[3,1,2]' AS distance FROM items; SELECT (embedding <#> '[3,1,2]') *

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copyScreen 创建嵌入分析 embedding createEmbedding 更新嵌入分析 embedding updateEmbedding 删除嵌入分析 embedding deleteEmbedding 打开嵌入分析 embedding openEmbedding 关闭嵌入分析

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top k hitrate为|N| / |M|。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs item_embedding inputs为字典类型，item_embedding为pyspark中的DataFrame类型对象，代表物品向量。 inputs true_sequence

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切分点数量，最小值5 discrete_embedding_size 否 Integer 离散特征embedding的维度，最小值4 multihot_embedding_size 否 Integer multihot特征embedding的维度，最小值4 mlp_dims 否 Array

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识库中查询相似的文本。 URI POST /v1/model-market/public-service/{modelName}/embedding-batch 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 modelName 是 String 模型名称，目前支持bge-large-zh-v1

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/v1/model-online-test/inference-service/test/{serviceId}/{modelName}/embedding-batch 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 modelName 是 String 模型名称，目前支持bge-large-zh-v1

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切分点数量，最小值5 discrete_embedding_size 否 Integer 离散特征embedding的维度，最小值4 multihot_embedding_size 否 Integer multihot特征embedding的维度，最小值4 mlp_dims 否 Array

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区域保持一致。 URI URI格式 POST /v1/{project_id}/nlp-fundamental/sentence-embedding 参数说明 表1 URI参数说明 参数名 必选 说明 project_id 是 项目ID。获取方法请参见获取项目ID。 请求消息 请求参数表2所示。

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切分点数量，最小值5 discrete_embedding_size 否 Integer 离散特征embedding的维度，最小值4 multihot_embedding_size 否 Integer multihot特征embedding的维度，最小值4 mlp_dims 否 Array

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iterations 否 迭代次数。 Integer 1~100，包括1和100。 10 表2 response_data参数说明 参数 类型 说明 embedding List 各点映射到欧式空间的向量表示，格式： [{vertexId:vectorValue}] 其中， vertexId: string类型

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切分点数量，最小值5 discrete_embedding_size 否 Integer 离散特征embedding的维度，最小值4 multihot_embedding_size 否 Integer multihot特征embedding的维度，最小值4 mlp_dims 否 Array

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layer_norm_eps = layer_norm_eps self.position_embedding_type = position_embedding_type self.use_cache = use_cache self

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在compare对比表文件NPU_Stack_Info列，有各个算子在执行时的堆栈信息。如下图所示，列出的是NPU下Torch_embedding_0_forward（代表torch的embedding算子在第 0 次执行forward阶段）的堆栈信息。 图2 堆栈信息 部分情况下也需要查看GPU训练时的

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代码文件：仅支持JAVA、PYTHON、C、C++文件的ZIP格式，单个文件最大支持20MB，单个资产配额50MB。 单击下一步，进入入库配置页面。选择一个Embedding模型，对上传的文档进行向量化，当前提供四个模型可供选择。 图2 入库配置页面 中文文本嵌入模型m3e-base：该模型是适用于中英文文本的通用型768维度的嵌入模型。

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调用预置大语言模型流式模型服务 modelmarket.embedding.batch 调用预置向量化模型批量服务 onlinetest.chat.test 我部署的对话推理服务API在线测试 onlinetest.embedding.test.batch 我部署的向量化推理服务API在线测试

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ryEmbedData/{uuid} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 uuid 是 String 知识库页面复制的Embedding API中的uuid。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 filter 否 Object 过滤条件。

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图像信道容量过小，不能嵌入水印! 请重试或联系技术支持。 400 watermark.10000018 Currently does not support embedding watermark to image below 512 pixels 当前不支持给低于512像素的图片添加水印！ 请输入大于512像素的图片，或联系技术支持。

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simlarity_threshold 否 0.9 相似度阈值。两张图片相似程度超过阈值时，判定为相似图片，反之按非相似图片处理。输入取值范围为0~1。 embedding_distance 否 0.2 样本特征间距。两张图片样本特征间距小于设定值，判定为相似图片，反之按非相似图片处理。输入取值范围为0~1。

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训练数据集切分数量 将整个数据集切分成多个子数据集，依次训练，每个epoch训练一个子数据集。 融合多值特征 将多值特征的多个embedding融合成一个embedding。 融合线性部分 是否使用模型架构中的线性部分。 固定哈希结构 是否固定结构参数。默认值为“否”，非特殊情况建议使用默认值。

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"n_clusters" : "auto", "simlarity_threshold" : "0.9", "embedding_distance" : "0.2", "checkpoint_path" : "/home/work/user-j

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力。 文本分词 /aiservice/v1/nlp/segment 句向量 /aiservice/v1/nlp/sentence-embedding 命名实体识别 /aiservice/v1/nlp/ner 文本摘要生成 /aiservice/v1/nlp/summarization

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