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embedding-2数组总长度≤8K，embedding-3数组最大64条
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输入手机用户评价文本，生成向量用于相似度分析，快速聚类同类评价，辅助产品改进决策。
输入电影评价文本，生成向量用于内容标签提取，构建个性化电影推荐系统，提升用户体验。
输入用户反馈文本，生成向量用于自动分类，快速识别问题类型，提升客服处理效率与用户满意度。
输入用户问题文本，生成向量用于智能客服问答匹配，快速定位相似问题答案，缩短用户等待时间。
输入图书描述文本，生成向量用于内容关联分析，构建"相关书籍推荐"功能，提升用户阅读体验。
输入社交媒体文本，生成向量用于情感分析，辅助舆情监控系统快速识别用户情绪倾向，及时响应反馈。
将用户查询和网页内容向量化，实现语义级搜索，提升搜索结果相关性和用户体验。
分析用户行为和内容特征，构建精准推荐模型，为用户提供个性化内容和服务推荐。
理解用户问题意图，快速匹配最佳答案，实现7×24小时高效客户服务，降低人工成本。
实时监测社交媒体和新闻内容，分析公众情绪倾向，为企业决策提供数据支持。
识别不良信息和敏感内容，构建安全内容过滤机制，保障平台内容合规和用户体验。
整理企业文档和知识库，实现智能检索和知识关联，提升团队协作效率和决策质量。
价格由API服务商设定，详细的价格信息及套餐选项请访问服务商官网查看。
查看智谱华章官方定价文本向量化是将文字信息转化为计算机可理解的数值向量。这种表示方式能捕捉文本语义信息，让计算机理解文字含义，用于搜索、推荐、分类等AI任务，大幅提升系统智能水平。
embedding-3是较新的模型，支持自定义向量维度（256/512/1024/2048），在相同维度下通常提供更好的性能；embedding-2是经典模型，向量维度固定为2048，适合对向量维度无特殊要求的场景。
维度越高，向量包含的信息越丰富，但计算成本和存储需求也越大。低维度(256/512)适合资源有限或对速度要求高的场景；高维度(1024/2048)适合对精度要求高的复杂任务，如专业文档分析。
embedding-2单次调用文本数组总长度≤8K，embedding-3单次最多64条文本。大量文本建议采用批量处理和异步调用策略，或联系服务商获取更高调用额度。
可通过实际应用效果评估，如搜索准确率、推荐点击率等业务指标。技术上可使用余弦相似度评估向量间相关性，或通过下游任务（如分类准确率）间接衡量向量质量。
将文本向量化后存入向量数据库（如Milvus、FAISS等），可实现高效的相似性搜索。应用时，先将用户查询向量化，再在数据库中检索相似向量，返回对应文本作为大模型的外部知识。
