无服务器图片生成缩略图

左边距：图表到组件边框左侧的距离。 图片地址：支持输入图片地址，来展示图片。 链接：设置单击图片后，跳转的链接地址。 图片设置：设置图片填充方式，并选择对应图片。 数据 在数据中，配置图片组件的数据来源，更多介绍请参见数据接入。 交互 在交互中，配置图片与其他组件或页面之间的交互能力。更多交互介绍，请参见交互设置。

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宽高比48:65，最大大小2M，最小像素960*1300，建议像素1088*1473 / 标题 1行，17字 1行，17字 2行，30字 正文 3行，69字 2行，69字 3行，69字 图片轮播16:9模板制作素材规范 图片大小 宽高比16:9，最大大小2M，最小像素1088*612，建议像素1248*704

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文本组合 文本组合是将当前表单中的字段按照一定的格式进行组合。 在表单开发页面，从“数据组件”中，拖拽“文本组合”组件至表单设计区域，如图1。 图1 文本组合 显示名称：该组件在页面呈现给用户的名称，可以设置为中文，也可以设置为英文。 选择字段：选择组合的字段，字段和分隔字符不能超过10个。

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制作文本 创建文本 标题 文本 词云 时间器 表格轮播 表格 数字翻牌器 阈值翻牌器 跑马灯 轮播列表柱状图 矩形树图 父主题： 大屏组件

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文本审核 文本 内容审核 （V3） 文本内容审核（V2） 父主题： SDK调用示例

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文本向量化 功能介绍 将用户输入的文本转化成数字向量，多用于从向量化知识库中查询相似的文本。 URI POST /v1/embeddings 请求参数 表1 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 Authorization 是 String AI原生应用引擎鉴权API

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文本索引加速 通过指定配置项“index.native_speed_up”开启或关闭文本索引加速功能，索引加速功能通过优化索引流程以及内存使用等方式，对于文本字段（text、keyword）能够极大提升索引构建的性能。 通过指定配置项“index.native_analyzer”

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具体审核结果。 文本内容审核 分析并识别上传的文本内容是否有敏感内容，并将识别结果返回。 输入参数 用户配置文本内容审核执行动作，相关参数说明如表3所示。 表3 文本内容审核输入参数说明 参数 必填 说明 输入文本内容 是 输入待检测的文本，长度小于5000字符。 文本类型 是 选择文本类型，当前仅支持content。

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宽高比1:1，最大大小2M，最小像素1088*1088，建议像素1088*1088 / 标题 1行，17字 17字 1行，15字 正文（16:9） 3行，69字 69字 3行，69字 动参能力 √ / √ √ / 各手机厂商电商类智能信息模板终端样例差异 图1 终端样例 电商类智能信息模板设计规范

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output_port_3为pyspark中的DataFrame类型，为文本向量。 参数说明 参数 是否必选 参数说明 默认值 text_col 是 输入数据集中文本所在列的列名。 "words" text_id 是 文本id列，用一个id代表文本。 "id" result_col 是 结果列的列名。

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如果remain_other_cols为True，则保留input_table全列；如果为False，则只保留input_table原文本列 xxx_summary 原文本列的文本摘要结果列 摘要结果列列名为原文本列列名 + "_summary" 输出摘要句子依据权重组合，并未保留在原文中顺序。 样例 数据输入 id

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tsvector类型的值是唯一分词的分类列表，把一句话的词格式化为不同的词条，在进行分词处理的时候tsvector会按照一定的顺序录入，并自动去掉分词中重复的词条。 to_tsvector函数通常用于解析和标准化文档字符串。 通过tsvector把一个字符串按照空格进行分词，分词的顺序是按照字母和长短排序的，请看以下例子：

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文本审核 文本内容审核（V3） 文本内容审核（V2） 父主题： SDK调用示例

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文本审核 文本内容审核（V3） 文本内容审核（V2） 父主题： SDK调用示例

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文本审核 文本内容审核（V3） 文本内容审核（V2） 父主题： SDK调用示例

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值是一个标准词位的有序列表，标准词位就是把同一个词的变型体都标准化成相同的，在输入的同时会自动排序和消除重复。to_tsvector函数通常用于解析和标准化文档字符串。 tsvector的值是唯一分词的分类列表，把一句话的词格式化为不同的词条，在进行分词处理的时候tsvector

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是一个标准词位的有序列表，标准词位就是把同一个词的变型体都标准化相同的，在输入的同时会自动排序和消除重复，支持的最大长度为2046字节。to_tsvector函数通常用于解析和标准化文档字符串。 tsvector的值是唯一分词的分类列表，把一句话的词格式化为不同的词条，在进行分词

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控制文本搜索 为了执行全文搜索，必须有个函数创建来自文档的tsvector和来自用户查询的tsquery。同时，为了以有效的顺序返回结果，需要一个函数对比文档的查询相关性。同时，能很好地显示结果也是很重要的。 GaussDB 支持所有这些函数。 解析文档 解析查询 排序查询结果 高亮搜索结果

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注服务在文本标注场景下的竞争力。当前支持文件类型包括：txt、yaml、csv、xml，文件编码仅支持UTF-8。单个文本不超过100M。 图1 文本标注 绘制对象 单击文本标注任务名称，选择任意一个文件进入文本标注模板工具进行人工标注。 设置文档属性和意图。 单击“文档属性”，

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在配置中，设置组件的文本、段落和文本滚动方向。 图4 配置 文本设置 文本内容：请输入文本内容，您也可以从后台数据中获取文本内容，详情请参见从数据中获取文本内容。 字体：设置文本字体、大小和颜色等。 文本装饰：为文本添加下划线、删除线和上划线。 段落设置 内容对齐方式：文本内容为多行时，支持居中、左对齐、右对齐和两端对齐。

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tsvector类型的值是唯一分词的分类列表，把一句话的词格式化为不同的词条，在进行分词处理的时候tsvector会按照一定的顺序录入，并自动去掉分词中重复的词条。 to_tsvector函数通常用于解析和标准化文档字符串。 通过tsvector把一个字符串按照空格进行分词，分词的顺序是按照字母和长短排序的，请看以下例子：

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