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本文介绍了嵌入模型(Embedding Models)的原理及选型。嵌入模型通过将非结构化数据转换为高维向量，捕捉语义信息，支持相似度计算和信息检索。主流模型分为通用型(如BGE-M3)、垂直领域型(如BGE-large-zh)和轻量化型(如nomic-embed-text)，选型需考虑任务性质、领域特性和计算资源。文章以阿里百炼为例演示了API调用方法，展示了文本到向量的转换过程。嵌入模型在语义

摘要：本文介绍了向量表征在AI领域的核心概念与应用。主要内容包括：(1)向量表征的本质是将复杂对象映射为低维向量，通过距离度量语义相似性；(2)文本向量(Embeddings)的获取方法及相似度计算（余弦相似度、欧氏距离）；(3)代码实战演示了使用OpenAI API生成文本向量，并通过numpy计算向量相似度。结果显示，语义相近的文本其向量距离更近，验证了向量表征的有效性。本文为理解和使用文本向

最近在开发中遇到一个问题，在数据库中的每张表中添加一个时间字段，如果一张表一张表的去添加，表非常多，这样非常耗时，就想到是否可以循环表，进行批量添加相同的字段。DECLAREv_sql CLOB;v_table user_tables.TABLE_NAME%TYPE;CURSOR p_cursor IS SELECT TABLE_NAME FROM USER_TABLES t WHER