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pingcap · Sep 9, 2024 · bb7ce0b · bb7ce0b
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diff --git a/vector-search-integration-overview.md b/vector-search-integration-overview.md
@@ -1,30 +1,30 @@
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-title: 向量搜索集成概述
-summary: TiDB 向量搜索集成概述，包括支持的 AI 框架、嵌入模型和 ORM 库。
+title: 向量搜索集成概览
+summary: 介绍 TiDB 向量搜索支持的 AI 框架、嵌入模型和 ORM 库。
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-# 向量搜索集成概述
+# 向量搜索集成概览
 
-本文档概述了 TiDB 向量搜索集成，包括支持的 AI 框架、嵌入模型和对象关系映射 (ORM) 库。
+本文档介绍了 TiDB 向量搜索支持的 AI 框架、嵌入模型和对象关系映射 (ORM) 库。
 
 ## AI 框架
 
-TiDB 目前支持以下 AI 框架，你能够在以下 AI 框架中使用 TiDB 向量搜索构建 AI 应用程序。
+TiDB 目前支持以下 AI 框架。在这些 AI 框架下，你可以使用 TiDB 向量搜索构建 AI 应用程序。
 
 | AI 框架 | 教程                                                                                          |
 |---------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------|
 | Langchain     | [在 LangChain 中使用 TiDB 向量搜索](/vector-search-integrate-with-langchain.md)   |
 | LlamaIndex    | [在 LlamaIndex 中使用 TiDB 向量搜索](/vector-search-integrate-with-llamaindex.md) |
 
-此外，你还可以使用 TiDB 完成其他需求，例如用于 AI 应用的文档存储和知识图谱存储等。
+此外，你还可以使用 TiDB 完成其它需求，例如将 TiDB 用于 AI 应用程序的文档存储和知识图谱存储等。
 
 ## 嵌入模型和服务
 
-TiDB 向量搜索支持存储多达 16,383 维的向量，可适应大多数嵌入模型。
+TiDB 向量搜索支持存储高达 16383 维的向量，可适应大多数嵌入模型。
 
 你可以使用自行部署的开源嵌入模型或第三方嵌入模型提供商的嵌入 API 来生成向量。
 
-下表列出了一些主流嵌入模型服务提供商和相应的集成教程。
+下表列出了部分主流嵌入模型服务提供商和相应的集成教程。
 
 | 嵌入模型服务提供商 | 教程                                                                                                            |
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diff --git a/vector-search-limitations.md b/vector-search-limitations.md
@@ -1,20 +1,16 @@
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 title: 向量搜索限制
-summary: 本文介绍 TiDB 的向量搜索限制。
+summary: 了解 TiDB 向量搜索功能的限制。
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 # 向量搜索限制
 
-本文档介绍 TiDB 向量搜索的已知限制。我们会持续新增更多功能来提升使用体验。
+本文档介绍 TiDB 向量搜索的已知限制。在未来的版本中，我们会持续新增更多功能来提升使用体验。
 
 - 向量最大支持 16383 维。
 - 向量数据中不支持 `NaN`、`Infinity` 和 `-Infinity` 浮点数。
-- 目前，向量数据类型不能存储双精度浮点数。计划在未来的版本中支持这一功能。在此期间，如果为向量数据类型导入双精度浮点数，它们将被转换为单精度数。
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+- 目前，向量数据类型不支持存储双精度浮点数（该功能计划在未来的版本中支持）。当向 TiDB 中的向量字段插入或存储数据时，如果这些数据的类型是双精度浮点数，TiDB 会将这些双精度浮点数自动转换为单精度浮点数。
 
 ## 反馈
 
-我们非常重视您的反馈意见，并随时准备为您提供帮助：
-
-- [Join our Discord](https://discord.gg/zcqexutz2R)
-- [Visit our Support Portal](https://tidb.support.pingcap.com/)
+我们非常重视您的反馈意见。如果在开发的过程中遇到问题，可以在 [AskTUG](https://asktug.com/?utm_source=docs-cn-dev-guide) 上进行提问，寻求帮助。