大数据多模态数据库应用

采用深度学习技术，通过对大量多模态数据进行学习，模型能够从数据中提取出更丰富、更复杂的信息。多模态大模型在许多领域都有应用，例如自然语言处理、计算机视觉、音频处理等。可以用于文本和图像的语义理解、视频的分类和识别、音频的情感分析和语音识别等任务。通过多模态大模型，我们可以更好地理解和处理复杂的多模态数据，提高人工智能的应用性能。大模型持续开发和训练工具为了满足企业应用大语言模型的需求，星环科技率先多模态大模型是指将文本、图像、视频、音频等多模态信息联合起来进行训练的模型。这种模型可以处理和分析多种类型的数据，例如文本、图像、视频和音频，从而更全面地理解和利用各种信息。多模态大模型的训练通常、向量数据库或图数据库产品，将不同大语言模型、传统机器学习和其他流程等编排成符合企业实际领域和业务需求的任务。”且“敏捷可持续迭代”的人工智能应用。针对大语言模型及其衍生数据、模型和应用方面的问题，SophonLLMOps工具链需要完成从通用大语言模型的训练和微调、模型上架到模型持续运营及提升迭代的全流程任务

多模态数据治理是指对多种类型、多种来源、多种结构的数据进行有效的管理、存储、处理、分析和应用的过程。以下是多模态数据治理的主要步骤和策略：数据采集与预处理：多模态大数据处理流程的第一步是数据采集和关联，不断优化模型以提高准确性和效率。结果可视化与应用：将分析结果通过图表、图形或其他视觉格式展示，以便于理解和解释，并将这些结果应用于实际业务中。安全与隐私保护：在多模态数据治理过程中，保护数据的：通过数据服务接口，为业务提供及时、准确、可靠的数据支持，推动数据在业务中的创新应用。数据治理与持续改进：建立数据治理体系，明确数据治理的责任和流程，持续优化数据治理措施，提高数据治理的效果。多模态数据，包括文本、图片、视频和音频等不同模态的数据。预处理可能包括数据清洗、去重、归一化等操作，以提升数据的整体质量。数据融合与特征提取：将多源多模态数据整合为统一的数据视图，并进行特征提取，如文本向量、图片的视觉向量、音频的频谱特征等。数据分析与建模：利用数据处理技术和数据分析方法，对多模态数据进行清洗、转换、整合等操作，挖掘数据的价值，为业务提供数据支持。模型训练与优化：训练模型以识别多模态数据中的模式

多模态数据存储指的是存储同时包含多种类型数据的系统。多模态数据可以包含文字、图像、音频、视频等多种形式的信息。在多模态数据存储中，需要考虑如何有效地存储和访问这些不同类型的数据。多模数据库ArgoDB“一库多用“TranswarpArgoDB是星环科技自主研发的分布式数据库，基于多模型统一架构支持关系型存储，宽表存储、搜索引擎、事件存储、图存储、键值存储、时序数据存储等10种数据模型，多模态分析、联邦计算、数据仓库、实时数仓、湖仓集一体等场景。2019年8月，ArgoDB成为全球第四个通过TPC-DS基准测试并经过TPC官方审计的数据库产品。在架构上，多模态数据库ArgoDB基于存算解耦，实现了多模态数据库的“四个统一”：统一的SQL编译引擎，支持SQL99/2003标准语法，兼容TD，Oracle，DB2等多种方言，对不同模式的数据提供统一接口，将多个操作访问入口变为一个入口，将多种数据库数据库ArgoDB满足多种数据模型处理场景和复杂业务需求。ArgoDB提供多模分析、实时数据处理、存算解耦、混合负载、数据联邦、异构服务器混合部署等先进技术能力，一站式满足OLAP、AETP、多模型融合

各行各业，与生态伙伴共同打造国产化大数据技术生态，推动数字经济的可持续发展。无涯是一款面向金融量化领域、超大规模参数量的生成式大语言模型，融合了舆情、资金、人物、空间、上下游等多模态信息，具备强大的多模态大模型指的是将本、图像、视频、音频等多模态信息联合起来进行训练和处理的深度学习模型。通过对这些不同媒介数据进行联合分析，该模型可以提高数据的处理和分析效率，从而获得更加准确和全面的信息。多模态大模型可以应用于许多方面，例如自然语言处理、图识别、视频分析等。它的发展正呈现出越来越广泛的应用前景，将会在未来的技术创新和领域应用方面发挥重要作用。与传统模型相比，多模态大模型可以处理更加细致和复杂。大模型时代的到来，给软件开发行业带来了巨大的变革，企业需要一个工具链来开发大模型。星环科技作为国内领先的大数据基础软件开发商，积极应对以ChatGPT为代表的人工智能带来的新挑战，打造数据管理平台的多模态、智能化、敏捷化和平民化产品。为帮助企业构建自己的大模型，星环科技推出了机器学习模型全生命周期管理的工具平台SophonLLMOps，支持从数据接入开发、提示工程、大模型微调、上架部署到应用编排和

自己的大模型，星环科技推出了机器学习模型全生命周期管理的工具平台SophonLLMOps，支持从数据接入开发、提示工程、大模型微调、上架部署到应用编排和业务效果对齐的全链路流程，结合自研向量数据库什么是多模态模型？多模态模型是指能够处理和融合多种不同类型数据的模型。这些数据可以包括文本、图像、音频、视频等不同模态的数据。多模态模型在许多应用领域中都发挥着重要作用，例如自然语言处理（NLPHippo和分布式图数据库StellarDB，能够赋予大模型“长期记忆”，打破通用大模型的时空限制，用户可以快速便捷地构建深谙企业自有专业领域知识的垂直行业大模型，从而让每个人都拥有个性化AI助理。同时星环行业的降本增效与科技创新。求索具备大数据行业需求理解、推理、各类（含多模型）结构化查询语言和OpenCypher代码生成、文本生成、嵌入向量生成、知识推理等能力。借助这一领域大模型，企业的业务人员、数据）、计算机视觉（CV）、音频处理、健康医疗等等。在多模态模型中，不同模态的数据被融合在一起，以便同时处理和分析它们。这种融合可以在不同的层面上实现，例如在特征级别或表示级别上。通过将不同模态的数据结合

多模态大语言模型是一种能够结合多种输入模态的语言模型。传统的语言模型只能以单一的语言文本为输入进行建模，而多模态大语言模型同时考虑图像、音频视频等多种不同的输入模态。多模态大语言模型不仅可以处理文本数据，还可以处理图像、音频、视频等多种媒体形式的数据，因此具有更全面的信息理解和生成能力，并能够在不同媒体之间进行跨模态的转换和推理。多模态大语言模型的基本原理是将不同媒体形式的数据进行编码，并通过。多模态大语言模型还依赖于LLM丰富的知识储备以及强大的推理和泛化能力来解决多模态问题。星环科技大模型训练工具，帮助企业打造自己的专属大模型星环科技在行业内首先提出行业大模型应用创新场景，推出相应的共享的语义空间进行交互和融合。具体而言，模型通过将文本、图像、音频等数据输入到不同的编码器中，将其转化为向量表示。然后，通过共享的语义空间，将不同媒体的向量进行交互和融合，从而实现多模态信息的理解和生成企业构建自己的行业大模型。除此之外，星环科技在行业首先推出了两大行业大模型：服务于金融行业的星环金融大模型无涯，以及大数据分析大模型SoLar“求索”。

数据，这些系统独立建设、缺乏集成、元数据不统一和标准不统一，给数据的查询和处理带来重重困难。为了解决这些问题，加速医院业务数字化发展，医院基于多模型数据库ArgoDB建设了临床数据中心底层大数据平台，将存储管理，对使用者屏蔽不同数据源的数据存储，降低业务数据管理难度。通过ArgoDB一体化多模数据库架构实现全数据，全场景，全融合，大限度降低企业TCO，打造面向数据模态融合扩展的湖仓集一体化平台。此外，基于ArgoDB打造的湖仓集一体方案可以无缝衔接AI技术，帮助业务挖掘更多数据价值。报表、批处理、数据挖掘等分析型数据集市业务，真正意义上为用户提供湖仓集一体的场景解决方案。通过ArgoDB打造的湖仓集一体方案，用户可以基于统一访问接口，将多种数据库语言变为一种语言，大程度上降低数据湖各种类型的数据进行集中存储、查询和处理，满足对结构化、半结构化和非结构化数据的统一管理需求。TranswarpArgoDB是星环科技自主研发的分布式数据库，基于多模型统一架构支持关系型存储，宽表存储先进技术能力，一站式满足OLAP、AETP、多模型融合分析、联邦计算、数据仓库、实时数仓、湖仓集一体等场景。2019年8月，ArgoDB成为全球第四个通过TPC-DS基准测试并经过TPC官方审计的数据库产品

（如余弦相似度）来计算各种类型的数据之间的相似性。在实际应用中，我们常常面对的是多模态数据，这些数据由不同类型或来源的信息组成，如文本、图像、音频、视频等。如何将这些不同模态的数据映射到统一或兼容的分布式向量数据库，基于分布式特性，可以对文档、图片、音视频等多源、海量数据转化后的多维向量进行统一存储和管理。通过多进程架构与GPU加速技术，充分发挥并行检索能力，实现毫秒级高性能数据检索，结合相似度检索等技术，帮助用户快速挖掘数据价值。多模态向量索引是一种用于在多模态数据集中检索相似项的技术。多模态数据集包含不同类型的数据，如文本、图像和音频等。多模态向量索引的目的是将不同类型的数据映射到一个向量空间中，然后使用向量相似性度量方法的商品分类到统一或兼容的区域，并实现跨类型或联合类型的服务，同样是一个既有趣又具挑战性的问题。星环分布式向量数据库-TranswarpHippo星环分布式向量数据库Hippo作为一款企业级云原生向量空间，并实现跨模态或联合模态的检索，是一个既有趣又具挑战性的问题。这就像在超市中，商品不仅包括食品、饮料、日用品和电器等不同类型，还有中文、英文、日文、韩文等不同来源的标签。如何将这些不同类型和来源

解锁多类型数据库大数据基础平台：数据新时代的“超级引擎”走进多类型数据库大数据基础平台多类型数据库大数据基础平台，绝非单一数据库的简单堆砌，而是一个高度集成、智能协同的复杂生态系统。它融合了关系型信息、社交网络中的动态数据等。大数据基础平台深度剖析（一）平台架构与核心组件多类型数据库大数据基础平台的架构宛如一座精心构建的数字化大厦，由多个核心组件协同支撑，确保数据的高效流转与处理。数据采集组件是存储产品说明书、技术文档等，键值对数据库缓存热门数据以提高访问速度，列族数据库处理海量的时序数据，如物联网设备的历史监测数据。（二）独特优势多类型数据库大数据基础平台的优势显著，犹如一把万能钥匙，能打开数据库、非关系型数据库（如文档数据库、键值对数据库、图形数据库等）以及各类新兴的数据库技术，旨在为不同结构、不同规模、不同应用场景的数据提供全方位、定制化的解决方案。就好比一个大型的超级市场，关系型数据库如同摆放整齐、分类明确的货架，对于那些结构化强、数据关系严谨的商品（数据），能够高效地存储与检索；非关系型数据库则像是灵活多变的展示区，适应于各种不规则、高变动性的数据，如电商平台上用户发布的评价

图数据库相对于其他传统的数据库有很多优势，以下是几点常见的优势：灵活的数据模型：图数据库支持灵活的数据模型，可以存储复杂的实体类型和其之间的关系，如社交网络、地图路线等复杂模型。强大的关系查询能力：图数据库通过树状遍历方式遍历关系，使用广度优先搜索和深度优先搜索算法，提供更快速、更精确的关系查询和分析。高效的数据处理能力：图数据库处理大规模图数据的效率更高，能够对图数据进行快速存储、索引和查询，降低了大数据量和高并发访问时的数据处理成本和时间成本。聚焦场景：图数据库适用于需要对关系进行建模和分析的应用场景，更加专注于应用场景的需求，为用户提供更好的数据处理能力和建模分析能力。多语言支持：图数据库支持多种语言，为多类开发者和企业提供了更便利的操作性和接口。图数据库具有灵活性高、查询性能强、数据处理能力优异、聚焦场景和多语言支持等优势。这些优势使得图数据库在现代大数据场景下的应用越来越广泛化。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与服务，在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式...

图数据库是一种特殊的数据库管理系统，可以高效地存储和查询各种复杂数据间的关系。一般而言，图数据库是基于图形理论和图形模型而建立的，相比于传统的关系数据库（RDBMS），图数据库能够很好的解决复杂数据之间的连接问题，有着优越的效率和性能。图数据库可以看作一个由节点（节点表示具体的数据）和边（边表示节点之间的生物关系）组成的图，这种图称为图形数据。这些节点和边都具有特定的属性，这些属性包含了数据的详细信息，比如名称，性别，地址等内容。这种数据呈现了一个更加真实和可视的方式，具有更加完整的信息和语义，可以用于多种领域，如社交网络，交通规划，生物医学等，因此有着极其广泛的应用前景。相比于其他数据库系统，图数据库拥有以下优点：应对复杂性：图数据库可以轻松处理各种形式的复杂数据，可以通过在图形结构中表示数据之间的联系，从而实现更好的查询和可视化。相比于传统的关系型数据库，图形数据的可视化更加清晰有条理，能够更加方便的进行复杂数据的关系分析。高效性：图数据库能够高效地处理大量的数据连接操作，而且查询时不需要太多的连接，所以具有更高的查询效率。例如，在社交网络中，图数据库能够高效的搜索出用户之间的关系...

AquilaInsight是星环科技推出的一款多模数据平台监控软件，为企业运维团队提供了一套统一、完整、便捷的智能化运维解决方案。通过丰富的仪表盘管理、告警与通知管理、实时和历史查询语句运行分析、计算和存储引擎的统一监控、完整的日志收集过滤与检索等功能，实现高效智能运维的目标，充分保证集群稳定高效的运作。业务痛点企业在应对业务部门的扩张以及数据融合创新时，通常会针对不同的项目场景引入不同的数据模型以及大数据产品。这些产品和模型为企业解决了海量多源异构数据的存储管理难题，但与此同时，产品服务的可靠性问题也为企业带来了挑战。服务需要持续高效、稳定、可靠的运作，对于企业运维团队来说需要做到有问题及时发现，资源不够及时扩容，出现故障迅速修复，以防止出现服务器长时间宕机、业务长时间中断、数据丢失等问题。企业如果采用了大量分布式架构的大数据组件，那么运维人员需要掌握每一款大数据产品的相关知识，极大的增加了企业的运维成本以及运维人员的学习成本。并且由于缺乏统一的运维入口，传统的查询运维难以完成指标数据的可视化，极易缺乏或遗漏关键监测指标。在数据碎片化、监控对象粒度庞大的情况下，自动化监控难以实现，无...

TranswarpDataStudio(简称TDS)是星环科技自研的一站式大数据开发工具，提供数据集成、存储、治理、服务和共享等数据处理全生命周期的企业级管理能力。结合星环科技大数据基础平台TranswarpDataHub简称TDH)业界创新的多模态的大数据处理能力，能够提升企业构建数据中台、数据仓库、数据湖等系统的效率，更高效地实现数据资产化和数据业务化数据开发套件，助力企业完成数据统一化数据开发套件包含了大数据整合工具Transporter、数据库在线开发与协同工具SQLBook和任务调度软件Workflow，该套件作为星环科技大数据基础平台TranswarpDataHub的生态开发应用工具，针对数据开发场景，提供数据集成、SQL开发和任务调度的能力，帮助企业将数据归集到数据湖仓，完成数据统一化的过程。数据开发套件的三大核心优势：分布式架构设计，可支持PB级别的数据平台建设，支持日均十万级任务调度，性能可扩展；支持SQL关键词和SQL片段推荐，数据开发知识积累，智能化持续优化开发体验和开发效率；基于大数据平台计算能力提供数据转换能力，避免传统ETL工具本身的计算瓶颈。数据治理套件，...

分布式图数据库是一种用于存储、管理和查询图数据的数据库，适用于处理海量复杂数据、实现多跳关系查询和图算法计算。通过分布式存储和计算，实现对大规模图数据的高效管理和查询。分布式图数据库使用图结构存储数据，节点和边可以拥有自定义的属性，支持多种查询语言和图算法。它通常由多个节点组成，每个节点负责存储和处理一部分数据，互相协作完成任务。分布式图数据库适用于金融、社交媒体、医疗等领域的数据分析和挖掘。TranswarpStellarDB是由星环科技自主研发的一款分布式图数据库，兼容开放Cypher查询语言。它支持原生图存储结构，提供PB级别的海量图数据的存储和分析能力。同时，在易用性、安全性、运维管理以及开放性方面也有着不错的表现。TranswarpStellarDB4.0性能在多跳查询和图算法方面实现了数倍升级，并且在易用性、安全性、运维管理和开放性等方面都进行了全面升级，可以帮助企业用户更快、更高效地挖掘海量数据互联的价值。通过采用分布式集群存储的方式，TranswarpStellarDB克服了海量关联图数据存储的难题，并通过集群化存储和丰富的算法来实现低延迟的多层关系查询。已经在金融、政...

近年来，图数据库的价值逐渐得到了大家的关注。作为一家专注于图数据库研发的企业，星环科技成为了行业内备受关注的图数据库公司之一。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，旨在为用户提供数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等全生命周期的基础软件和服务。同时，作为一家深入图计算领域多年的公司，星环科技自主研发了分布式图数据库StellarDB，StellarDB兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。另外，StellarDB还具备毫秒级的点边查询能力、10+层深度链路分析能力和近40种的图分析算法，同时还可提供数据2D和3D展示能力。星环科技进一步推出的StellarDB4.0版本，在数据导入、多跳查询和图算法性能方面实现了数倍升级，同时在易用性、安全性、运维管理和开放性方面也全面升级。这些升级内容均有利于帮助企业用户更高效地挖掘海量数据互联价值。星环科技已经成功克服了海量关联图数据存储的难题，通过集群化存储和丰富算法，实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询。广泛应用于金融、政府、交通等多个行业的反洗钱、风...

图数据库技术是一种应对处理网络、社交网络、金融、物流、人力资源等领域大规模图数据的数据库技术。它的核心思想是将数据以节点和边(或关系)的形式表示为图结构，并且使用图论算法来处理和分析图数据。与传统关系型数据库相比，图数据库具有以下独有的优势：高效处理复杂关系：图数据库能够更加高效和便利地处理网络关系的复杂性，而关系型数据库则需要多表关联，从而开销比较大。更加贴合业务需求：图数据库建立的业务图模型更能够贴合实际业务需求，更好的反映业务中的关系复杂性，同时也更加容易维护和解决问题。易于拓展：作为新型数据库，图数据库基于跨平台开源软件，并且基于标准语言，可以并行处理，易于拓展。更好的查询性能：图数据库采用以图形方式存储的数据，查询性能快，即使在数据量较大时，图查询语言效果也良好。更好的原型应用程序：图数据库的特性，同时也增加了更多的应用程序，这些程序在传统关系型数据库中往往比较困难。图数据库技术在社交网络分析、推荐系统、物流、金融、人工智能等领域有广泛的应用前景。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数...

星环科技凭借自身在大数据、人工智能等领域多年来积累的技术优势和实践经验，能够为水电行业打造基于国产基础软件的新一代数据底座，实现海量数据实时接入及应用。在方案中，所有时序数据通过实时接口统一接入星环科技分布式时序数据库TranswarpTimelyre，关系型数据接入关系型分析引擎TranswarpInceptor关系库，非结构化数据接入对象存储平台。然后对时序数据、关系数据进行主题建模和维度建模，将建模结果直接写星环科技分布式数据库入ArgoDB中，形成DWD和DWS层。并在ArogDB中，面向应用分析，构建数据指标宽表、应用主题数据等数据集市层。这里有几个很关键的联合分析技术，一个是“序关分析”，举个例子，我们在做故障预警算法开发的过程中，需要提取故障特征，通过历史设备台账数据（一般存在关系型数据库），把所有设备的故障开始时间、故障结束时间，故障类型等拿出来，关联时序数据库找到设备故障时刻的测点值，这些值要提取出来，作为样本进行AI模型训练。另外一个是流上机器学习与流批一体，按照上面的例子，训练完模型后，需要部署在实时计算引擎上，与离线库中的档案数据表等，构建实时故障预警模型，对同...

星环科技自主研发的数据安全管理平台TranswarpDefensor，基于Defensor的五大核心能力和星环科技全局数据安全策略，可以帮助企业建设以数据为中心的数据安全防护。Defensor能够帮助企业了解内部数据敏感信息的资产地图，发现潜在风险，并监控企业重要数据的合规使用；同时，也能对企业敏感数据进行分类分级，通过数据脱敏、水印等方式对数据进行事前事后的保护，防止数据泄露或能够在数据泄露后做到可以溯源追踪。五大核心能力：分类分级、数据脱敏、操作监测、操作审计、个人信息去标识第一，敏感数据识别与分类分级，帮助企业全面梳理敏感资产，并绘制分类分级资产地图。Defensor内置的分类分级标准参照，涵盖了多个行业法律法规，并与律师深度合作探讨，共同落实了大量规则；基于正则表达式、关键字内容、算法匹配、字典匹配等方式，自动扫描全局敏感数据，提供定时敏感识别扫描任务。第二，提供数据脱敏和水印等能力，让敏感数据可以脱敏后服务业务，并在发生泄露后可以追踪溯源。平台预置多种脱敏算法，开箱即用，满足不同场景，不同安全等级的脱敏要求。当敏感数据需要对外流通时，支持在数据集中嵌入水印，当数据发生泄漏后，...

数字经济时代，边缘计算作为行业数字转型的核心能力底座，正在快速崛起。星环科技也在边缘计算领域进行了诸多探索，研发了边缘计算平台Sophon。Sophon是解决多模态数据集成和治理过程中的边缘化、智能化的云端-边缘端融合计算平台，支持标准的视频和物联网协议接入，低代码的业务流程构建，高性能的数据处理和分析，企业级的云-边数据、服务治理，以及针对边缘嵌入式和云端服务器等异构硬件的适配。星环科技Sophon平台包括设备数据管理、模型训练迭代、边缘模型部署、应用构建分发、数据治理能力、边缘自治能力、云边协同能力七大能力。Sophon可以从两个层面实现效益价值：降低长尾应用的实施人力，降低从数据到模型，模型到应用的构建成本；改变长尾应用的落地模式，从粗放的一次性模型交付到精细化的模型持续运营。其主要技术创新包括：边缘可视化流处理构建、边缘数据采样驱动模型迭代、边缘实时数据可视化、边缘深度推理引擎。设备数据管理：平台支持超过20种标准的设备协议，用户只需要进行简单配置便可快速将物联网设备或视频设备接入平台，并进行设备数据实时预览和统一管理。边缘模型部署：平台支持多种框架训练的深度学习模型的上架，通...