向量模型 - 千帆AI应用开发者中心-开始使用qianfan-docs | 百度智能云文档
别出相关性较小的异常值 多样性检测：分析输入字符的相似性分布 分类：按照相似性对输入字符进行分类 两个向量之间的距离决定了它们的相关性。距离小表示相关性高，距离大表示相关性低。 如何使用向量模型 调用向量模型，输入文本或者图片或文本加图片以获取embeddings。
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使用产品 人脸离线识别SDK 活体检测 人脸抓拍机--寻相 AI助力轻松自测日语五十音 教育培训 日语助手是一款由哇哦科技（北京）有限公司研发的，集合了听读写各项入门级学习内容和各种辅助工具的小程序，有效地辅助日语初学者学习。
渠道管理 - 百度客悦
Web页面 您也可以通过视频学习： 发布渠道 1：Web、JS集成 点击新建渠道，设置新的渠道名称并选择接入的机器人即可进入渠道的配置， 1.1.1.
ES dense vector 切换为BES方案 - ElasticsearchBES | 百度智能云文档
e实现了简化的script计算逻辑，通过指定 lang : knn 和 source : bpack_knn_script 可以使用BES预定义的计算逻辑，只需要在params中指定向量字段和距离算法等参数即可。具体的距离计算公式和score计算公式请参考文档： 算法介绍 。
Row 操作 - 向量数据库
distance_range Tuple[Float, Float] 是 范围检索场景中的最近距离与最远距离，最近距离在前，取值约束如下: 任意距离算法下，distanceFar都必须大于等于distanceNear，不支持小于； 当索引距离为L2时，distanceFar和distanceNear仅支持正数； 当索引距离为COSINE时，distanceFar和distanceNear的取值范围为
Table 操作 - 向量数据库
metric_type MetricType 是 向量之间距离度量算法类型。当前支持如下距离类型： L2：欧几里得距离 IP：内积距离 COSINE：余弦距离 注：当使用COSINE距离时，用户需要自行对相关向量进行归一化操作，未经归一化的向量将导致search结果不准确 params Params 是 向量构建索引所需参数。
零售版服务介绍 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
品计数，纵深商品计数和占地面积 4 + 商品陈列场景识别：场景类型支持：普通货架、挂钩货架、斜口篮货架、端架、立式冰柜、卧式冰柜、冷风柜、地堆、割箱、地龙、小端架、吧台 5 + 商品陈列翻拍识别：识别商品陈列照片是对手机屏幕翻拍的可能性 货架拼接服务 基于百度EasyDL深度学习算法
使用langchain和文心API打造知识库问答-01文本向量化 千帆社区
简单来说就是计算两个文本的相似度转化为计算两个文本的向量（vector）的距离(distance)，得到距离值越小，则两个文本越相似；反之距离值越大，则两个文本的越不相似，这就是我们要打造知识库问答的原理。 延伸：既然文本能够向量化，那是不是图片，音频，视频等，也可以向量化？答案是肯定的。这也就是说通过对图片向量化，搜索跟这个图片相似的其他图片。喜欢的小伙伴记得点赞！
使用langchain和文心API打造知识库问答-01文本向量化 千帆社区
简单来说就是计算两个文本的相似度转化为计算两个文本的向量（vector）的距离(distance)，得到距离值越小，则两个文本越相似；反之距离值越大，则两个文本的越不相似，这就是我们要打造知识库问答的原理。 延伸：既然文本能够向量化，那是不是图片，音频，视频等，也可以向量化？答案是肯定的。这也就是说通过对图片向量化，搜索跟这个图片相似的其他图片。喜欢的小伙伴记得点赞！
知识库 - 百度客悦
批量重新学习 「批量重新学习」支持对文档状态为学习失败的文档快速进行重新学习，选择状态为失败的的文档，点击「批量操作-重新学习」，即可对学习失败的文档进行重新学习（状态为：成功、学习中的文档不支持重新学习）。 3. FAQ 通过维护标准问与相似问，可识别针对同一问题的不同问法。区别于大量添加相似问的传统方式，百度基于搜索数据构建深度学习模型来识别问题相似性，泛化能力更强，可大幅降低扩展问维护量。
