# Tính Manhattan Distance giữa hai Embedding

> Hồ sơ MCP chính thức, sinh từ registry BOP.INK.

| Trường | Giá trị |
| --- | --- |
| Slug | `tinh-manhattan-distance-giua-hai-embedding` |
| Danh mục V2 | AI & Machine Learning (`ai-machine-learning`) |
| Danh mục con V2 | Embedding Utilities (`ai-machine-learning.embedding-utilities`) |
| Route legacy tương thích | `lap-trinh-dev` |
| Taxonomy V2 | `ai-machine-learning` / `ai-machine-learning.embedding-utilities` |
| Phạm vi áp dụng | `global` |
| Trạng thái thực thi MCP | `remote_executable` |
| Nguồn giao diện/schema | `calculators/tinh-manhattan-distance-giua-hai-embedding` |
| Website | [Mở công cụ](https://bop.ink/lap-trinh-dev/tinh-manhattan-distance-giua-hai-embedding/) |

Tính tổng khoảng cách theo từng trục tọa độ (L1 norm) giữa hai điểm vector embedding trong không gian đa chiều.

## Cách dùng qua MCP

### Tính Manhattan Distance giữa hai Embedding

- Capability: `calculator.lap_trinh_dev.tinh_manhattan_distance_giua_hai_embedding`
- MCP availability: `remote-executable`
- MCP tool: `bop_execute_calculator_lap_trinh_dev_tinh_manhattan_distance_giua_hai_embedding`
- Mô tả: Tính tổng khoảng cách theo từng trục tọa độ (L1 norm) giữa hai điểm vector embedding trong không gian đa chiều.

Các trường đầu vào:

- `x1`: Theo canonical schema.
- `y1`: Theo canonical schema.
- `z1`: Theo canonical schema.
- `x2`: Theo canonical schema.
- `y2`: Theo canonical schema.
- `z2`: Theo canonical schema.

Ví dụ đầu vào:

```json
{}
```