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": {

查看更多 →

“基于用户推荐物品”：某些用户的属性很相似，如电商平台根据这些用户的行为（浏览、点击、购买）计算与这些用户相似用户的行为，为该用户推荐相似用户浏览或购买的物品。 “基于用户推荐用户”：某些用户的属性很相似，如交友平台根据这些用户的行为（浏览、点击）或属性推荐与这些用户相似用户。 “基于物品推荐物

查看更多 →

top_n int False 返回条数限制 offset int False 起始位置 similarity_min float False 返回相似性最小值阈值 filter dict False 过滤条件 order_by dict False 排序条件 返回值 EmbedData对象列表。

查看更多 →

于1/P，前进概率正比于1/Q。每个节点出发生成多个随机步，反映出网络的结构信息。 适用场景 Node2vec算法适用于节点功能相似性比较、节点结构相似性比较、社团聚类等场景。 参数说明 表1 Node2vec算法参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 P 否 回退参数

查看更多 →

“新增分类”，添加新的分类。 问题 即问答知识对中的问题部分，将作为问答知识的标题进行展示，建议使用最常用的标准问法。 相似问法 问题对应的相似说法，命中相似的问法也会采用该问答知识对应的答案。 小微播放提示语 命中该问题之后，端侧小微会进行播报的语句，默认为“为您找到以下答案”

查看更多 →

benchmark工具用于精度验证，主要工作原理是：固定模型的输入，通过benchmark工具进行推理，并将推理得到的输出与标杆数据进行相似度度量（余弦相似度和平均相对误差），得到模型转换后的精度偏差信息。使用benchmark进行精度比对的基本流程如下： 将模型输入保存二进制文件。 #

查看更多 →

帮助您从指定图库中搜索相同或相似的图片。 图像搜索 服务以开放API（Application Programming Interface，应用程序编程接口）的方式提供给用户，用户通过实时访问和调用API获取图像搜索结果，帮助用户在图像库中进行相同或相似图像搜索。 您可以使用本文档提

查看更多 →

元数据搜索：非向量字段的条件查询。 向量搜索：基于向量相似性查找最匹配的向量。 向量字段 仅当“搜索方式”选择“向量搜索”时可见。 填写需要查询的相似向量，注意向量的类型和维度。 Top K 仅当“搜索方式”选择“向量搜索”时可见。 返回与查询向量最相似的前K个结果，K为数值，例如：5。 元数据条件过滤

查看更多 →

息。 该场景能帮助您实现以下功能。 推荐好友、商品或资讯 通过好友关系、用户画像、行为相似性、商品相似性、资讯传播的途径等，实现好友、商品或资讯的个性化推荐。 用户分群 通过对用户画像、行为相似度或者好友关系等，进行用户分群，实现用户群体分析管理。 异常的行为分析 通过对用户行为

查看更多 →

向量数据库函数与操作符 向量距离计算接口 向量操作函数接口 向量函数和操作符 相似文档排序召回检索函数和操作符 父主题： 函数和操作符

查看更多 →

算路径上的，删除该条待计算路径。 图2 添加或者删除待计算路径 图3 选择配体对 返回相似度后默认全勾选，您可以进行勾选或去除勾选要计算的路径，如果未勾选，则后面就不会对其进行FEP计算。在相似度返回之前，您也可以直接选择配体对进入下一步。 图4 选择计算路径 单击“下一步”，进入FEP设置页面，设置相关参数。

查看更多 →

标记节点的标签信息。利用样本间的关系建图，节点包括已标注和未标注数据，其边表示两个节点的相似度，节点的标签按相似度传递给其他节点。标签数据就像是一个源头，可以对无标签数据进行标注，节点的相似度越大，标签越容易传播。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/

查看更多 →

是否支持提出一个问题得到多个回答 问答机器人 支持拓展问回答。在使用问答机器人导入问答语料时，可以参照模板补充相似问法和多答案。 父主题： 智能问答机器人

查看更多 →

人脸识别服务暂不支持私有化部署。人脸识别以开放API的方式提供给用户，用户通过实时访问和调用API获取人脸处理结果，帮助用户自动进行人脸的识别、比对以及相似度查询等。 父主题： 产品咨询类

查看更多 →

帮助您从指定图库中搜索相同或相似的图片。 图像搜索服务以开放API（Application Programming Interface，应用程序编程接口）的方式提供给用户，用户通过实时访问和调用API获取图像搜索结果，帮助用户在图像库中进行相同或相似图像搜索。 SDK概述 图像搜索软件开发工具包（Image

查看更多 →

question1 String 相似问1 最小长度：0 最大长度：1000 question2 String 相似问2 最小长度：0 最大长度：1000 question3 String 相似问3 最小长度：0 最大长度：1000 question4 String 相似问4 最小长度：0 最大长度：1000

查看更多 →

漏洞管理服务如何判定SQL注入风险？ 对于存在运算或判断等表达式的请求，当扫描结果与原请求相似度大于90%时，漏洞管理服务就会判定存在SQL注入风险。 父主题： 产品咨询类

查看更多 →

SimStatementUnit[] body False 相似问,最多100个 answer String body True 答,最大8192个字符 simAnswers SimStatementUnit[] body False 相似答,最多100个 keywords KeywordUnit[]

查看更多 →

current_date current_date函数用于返回当前日期值。返回值格式为yyyy-mm-dd。 相似函数：getdate，getdate函数用于返回当前系统时间。返回值格式为yyyy-mm-dd hh:mi:ss。 命令格式 current_date() 参数说明 无

查看更多 →

String body False 场景状态 simQuestions List<String> body False 对于FAQ应答存在相似问时,返回相似问。（相似问指的是：除匹配的主问题外的其他问题。） 报文样例 请求消息样例 { "userId": "1649209493813571405"

查看更多 →

给定源实例中多个图片路径，到目标实例中搜索相同或相似图片。仅图库模型支持该接口。 公测 / 2018年6月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 图像搜索服务正式公测上线 基于深度学习与图像识别技术，结合不同应用业务和行业场景，利用特征向量化与搜索能力，帮助客户从指定图库中搜索相同或相似的图片。 公测 产品介绍

查看更多 →