在Transformer模型中，位置编码是一种特殊的编码方式，用于向模型提供关于输入序列中单词位置的信息。由于Transformer模型没有循环结构，无法像循环神经网络那样从输入序列中推断单词的位置顺序，因此需要引入位置编码来帮助模型理解单词在序列中的位置信息。Transformer 架构由于其自注意力机制 (Self-Attention Mechanism) 的特性，对序列中的元素没有固有的顺序

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数据类型可以分为三大类：属性类型数值类： Integer和Float字符类：String布尔类：Boolean空间类：Point时间类:Date,Time,LocalTime,DateTime,LocalDateTime 和Duration结构类型节点类：Node(包含Id，Labels, Map类型)关系类：Relationship(包含Type, Map, Id类型)路径类：Path(节点和关

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