将英文文本映射为低维稠密向量，用于检索、分类、聚类或语义匹配等任务。
提示：向量数据已简化显示，完整向量包含1024个浮点数
文本1：人工智能如何改变医疗行业
文本2：AI在医疗领域的应用与影响
语义相似度评分：89%（两文本核心语义高度相关，可用于相似内容推荐）
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邮件分类结果：物流咨询类（基于文本向量特征自动归类，提升客服处理效率）
《2024新能源汽车产业报告》核心内容：全球新能源汽车销量2023年突破1400万辆...
检索关联文档：《动力电池技术发展白皮书》《中国新能源汽车出口数据分析》
超薄笔记本电脑，16GB内存，512GB SSD，续航12小时
无线机械键盘，青轴按键，RGB背光，全尺寸布局
27英寸4K显示器，HDR10，99%sRGB色域
便携游戏本，RTX4060显卡，165Hz高刷屏，2.3kg重量
聚类结果：分为3类——笔记本电脑类、输入设备类、显示设备类
问题文本：如何有效预防感冒？
答案文本：日常勤洗手，保持室内通风，均衡饮食增强免疫力
问答匹配度：94%（答案与问题语义高度匹配，可作为有效解答推荐给用户）
文本1：上海是中国的经济中心
文本2：Shanghai is the economic center of China
跨语言语义一致性：98%（中英文文本表达相同核心语义，可用于多语言内容校对）
将文档向量化后实现高效检索，快速找到与查询语义相似的内容，提升搜索体验。
分析用户兴趣向量与内容向量，实现精准匹配，为用户推荐感兴趣的商品或内容。
将实体与关系向量化表示，构建结构化知识图谱，支持智能问答和知识推理应用。
通过文本向量特征实现内容自动分类，提高信息管理效率，适用于新闻、文档等场景。
将用户问题与知识库问题向量化匹配，快速找到最佳答案，提升客服响应速度和准确性。
通过向量相似度比对，识别不良或违规内容，维护平台内容安全，降低人工审核成本。
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