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docs/cn/guides/51-ai-functions/01-external-functions.md

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-title: 使用外部函数自定义 AI/ML
+title: 使用外部函数（External Functions）自定义 AI/ML
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-# 使用外部函数自定义 AI/ML
+# 使用外部函数（External Functions）自定义 AI/ML
 
-通过将 Databend 与您自己的基础设施连接，构建强大的 AI/ML 能力。外部函数（External Function）让您能够部署自定义模型、利用 GPU 加速，并与任何 ML 框架集成，同时确保数据安全。
+通过将 Databend 与您自己的基础设施连接，构建强大的 AI/ML 能力。外部函数（External Functions）让您能够部署自定义模型、利用 GPU 加速，并与任何机器学习（ML）框架集成，同时保障数据安全。
 
 ## 核心能力
 
 | 功能 | 优势 |
 |---------|----------|
-| **自定义模型** | 使用任何开源或专有的 AI/ML 模型 |
-| **GPU 加速** | 部署在配备 GPU 的机器上以加快推理速度 |
-| **数据隐私** | 将数据保留在您的基础设施内 |
-| **可扩展性** | 独立扩展和资源优化 |
-| **灵活性** | 支持任何编程语言和 ML 框架 |
+| **自定义模型** | 使用任意开源或专有的 AI/ML 模型 |
+| **GPU 加速** | 在配备 GPU 的机器上部署，实现更快的推理 |
+| **数据隐私** | 数据始终保留在您的基础设施内 |
+| **可扩展性** | 支持独立扩展与资源优化 |
+| **灵活性** | 兼容任意编程语言和机器学习（ML）框架 |
 
 ## 工作原理
 
-1. **创建 AI 服务器**：使用 Python 和 [databend-udf](https://pypi.org/project/databend-udf) 构建您的 AI/ML 服务器
-2. **注册函数**：使用 `CREATE FUNCTION` 将您的服务器连接到 Databend
-3. **在 SQL 中使用**：直接在 SQL 查询中调用您的自定义 AI 函数
+1. **创建 AI 服务器**：使用 Python 和 [databend-udf](https://pypi.org/project/databend-udf) 构建您的 AI/ML 服务器  
+2. **注册函数**：通过 `CREATE FUNCTION` 将您的服务器连接到 Databend  
+3. **在 SQL 中使用**：直接在 SQL 查询（Query）中调用自定义 AI 函数  
 
 ## 示例：文本嵌入函数
 
 ```python
-# 简单的嵌入 UDF 服务器演示
+# Simple embedding UDF server demo
 from databend_udf import udf, UDFServer
 from sentence_transformers import SentenceTransformer
 
@@ -37,19 +37,19 @@ model = SentenceTransformer('all-mpnet-base-v2')  # 768 维向量
     result_type="ARRAY(FLOAT)",
 )
 def ai_embed_768(inputs: list[str], headers) -> list[list[float]]:
-    """为输入文本生成 768 维嵌入"""
+    """为输入文本生成 768 维嵌入向量"""
     try:
-        # 单批次处理输入
+        # 批量处理输入
         embeddings = model.encode(inputs)
         # 转换为列表格式
         return [embedding.tolist() for embedding in embeddings]
     except Exception as e:
         print(f"Error generating embeddings: {e}")
-        # 如果出错，则返回空列表
+        # 出错时返回空列表
         return [[] for _ in inputs]
 
 if __name__ == '__main__':
-    print("正在端口 8815 上启动嵌入 UDF 服务器...")
+    print("Starting embedding UDF server on port 8815...")
     server = UDFServer("0.0.0.0:8815")
     server.add_function(ai_embed_768)
     server.serve()
@@ -63,7 +63,7 @@ CREATE OR REPLACE FUNCTION ai_embed_768 (STRING)
     HANDLER = 'ai_embed_768'
     ADDRESS = 'https://your-ml-server.example.com';
 
--- 在查询中使用自定义嵌入
+-- 在查询中使用自定义嵌入函数
 SELECT
     id,
     title,
@@ -78,5 +78,5 @@ LIMIT 5;
 
 ## 了解更多
 
-- **[外部函数指南](/guides/ai-functions/external-functions)** - 完整的设置和部署说明
-- **[Databend Cloud](https://databend.cn)** - 使用免费账户试用外部函数
+- **[外部函数（External Functions）指南](/guides/ai-functions/external-functions)** — 完整的设置与部署说明  
+- **[Databend Cloud](https://databend.cn)** — 使用免费账户体验外部函数（External Functions）