大数据知识图谱系统

自然语言互系统。知识图谱系统是未来人工智能和大数据时代的重要组成部分，对于各行各业都有着广泛的用前景。知识图谱作为机器认知智能实现的基础之一，是人工智能的重要组成部分。星环科技在知识图谱领域深耕多年知识图谱系统的核心是知识图谱，以实体、关系和属性为基本元素，用图形化的形式呈现各种实体之间的关系，形成一张大型、完整的、带有语的知识网络。知识图谱系统通过自主学习、自我完善和知识更新，不断地逐渐提高其识别和理解能力，进而为人工智能和自然语言处理等领域提供更加精准的支持。知识图谱系统有许多应用，其中为广泛和深入的是智能搜索。以知识图谱为基础的搜索引擎可以通过识别网页上的实体和关系，快速准确地检索出相关的信息。除了智能搜索，知识图谱系统还有其他许多应用，如语音识别、智能问答、自然语言生成和机器翻译等。这些应用都是基于知识图谱的深度学习和语义理解技术，利用已有的知识和信息来构建更加智能化和人性化的的目的在于将结构化数据、非结构化数据以及这些数据、实体之间的关联关系进行存储和表达。星环科技近期也推出了结合知识图谱、图数据库和向量大模型的问答系统，企业基于具体的行业知识语料，可快速构建更精通特定

自然语言互系统。知识图谱系统是未来人工智能和大数据时代的重要组成部分，对于各行各业都有着广泛的用前景。知识图谱作为机器认知智能实现的基础之一，是人工智能的重要组成部分。星环科技在知识图谱领域深耕多年知识图谱系统的核心是知识图谱，以实体、关系和属性为基本元素，用图形化的形式呈现各种实体之间的关系，形成一张大型、完整的、带有语的知识网络。知识图谱系统通过自主学习、自我完善和知识更新，不断地逐渐提高其识别和理解能力，进而为人工智能和自然语言处理等领域提供更加精准的支持。知识图谱系统有许多应用，其中为广泛和深入的是智能搜索。以知识图谱为基础的搜索引擎可以通过识别网页上的实体和关系，快速准确地检索出相关的信息。除了智能搜索，知识图谱系统还有其他许多应用，如语音识别、智能问答、自然语言生成和机器翻译等。这些应用都是基于知识图谱的深度学习和语义理解技术，利用已有的知识和信息来构建更加智能化和人性化的的目的在于将结构化数据、非结构化数据以及这些数据、实体之间的关联关系进行存储和表达。星环科技近期也推出了结合知识图谱、图数据库和向量大模型的问答系统，企业基于具体的行业知识语料，可快速构建更精通特定

自然语言互系统。知识图谱系统是未来人工智能和大数据时代的重要组成部分，对于各行各业都有着广泛的用前景。知识图谱作为机器认知智能实现的基础之一，是人工智能的重要组成部分。星环科技在知识图谱领域深耕多年知识图谱系统的核心是知识图谱，以实体、关系和属性为基本元素，用图形化的形式呈现各种实体之间的关系，形成一张大型、完整的、带有语的知识网络。知识图谱系统通过自主学习、自我完善和知识更新，不断地逐渐提高其识别和理解能力，进而为人工智能和自然语言处理等领域提供更加精准的支持。知识图谱系统有许多应用，其中为广泛和深入的是智能搜索。以知识图谱为基础的搜索引擎可以通过识别网页上的实体和关系，快速准确地检索出相关的信息。除了智能搜索，知识图谱系统还有其他许多应用，如语音识别、智能问答、自然语言生成和机器翻译等。这些应用都是基于知识图谱的深度学习和语义理解技术，利用已有的知识和信息来构建更加智能化和人性化的的目的在于将结构化数据、非结构化数据以及这些数据、实体之间的关联关系进行存储和表达。星环科技近期也推出了结合知识图谱、图数据库和向量大模型的问答系统，企业基于具体的行业知识语料，可快速构建更精通特定

自然语言互系统。知识图谱系统是未来人工智能和大数据时代的重要组成部分，对于各行各业都有着广泛的用前景。知识图谱作为机器认知智能实现的基础之一，是人工智能的重要组成部分。星环科技在知识图谱领域深耕多年知识图谱系统的核心是知识图谱，以实体、关系和属性为基本元素，用图形化的形式呈现各种实体之间的关系，形成一张大型、完整的、带有语的知识网络。知识图谱系统通过自主学习、自我完善和知识更新，不断地逐渐提高其识别和理解能力，进而为人工智能和自然语言处理等领域提供更加精准的支持。知识图谱系统有许多应用，其中为广泛和深入的是智能搜索。以知识图谱为基础的搜索引擎可以通过识别网页上的实体和关系，快速准确地检索出相关的信息。除了智能搜索，知识图谱系统还有其他许多应用，如语音识别、智能问答、自然语言生成和机器翻译等。这些应用都是基于知识图谱的深度学习和语义理解技术，利用已有的知识和信息来构建更加智能化和人性化的的目的在于将结构化数据、非结构化数据以及这些数据、实体之间的关联关系进行存储和表达。星环科技近期也推出了结合知识图谱、图数据库和向量大模型的问答系统，企业基于具体的行业知识语料，可快速构建更精通特定

近日，为促进知识图谱系统间的互联互通，推进知识要素的规范、有序和可靠流动，《知识图谱互联互通白皮书》（2023年版）于第三届知识图谱产业发展论坛暨知识图谱与大模型融合研讨会正式发布。星环科技积极参与的大模型数据隐私泄露问题。通过建立垂直领域的知识库，对大模型输出结果进行校正，可以提高结果的精准度，在一定程度上解决“AI幻觉”问题。同时星环科技积极参与行业共建，此前还参编了知识图谱领域首项国际标准场景的图数据模型、规则模型和算法模型，可以帮助用户快速解决不同场景下的业务问题。知识图谱的目的在于将结构化数据、非结构化数据以及这些数据、实体之间的关联关系进行存储和表达。星环科技近期也推出了结合知识图谱了《知识图谱互联互通白皮书》MPC技术相关章节等的编写工作，贡献智慧力量。《知识图谱互联互通白皮书》由中国电子技术标准化研究院依托知识图谱产业推进方阵、全国信标委人工智能分委会知识图谱工作组联合企事业单位、高校和研究院所共同编制。白皮书从技术、产业、政策等层面的核心需求出发，详细分析了知识图谱互联互通的内涵与外延、任务与约束、典型应用场景和实践案例，并明确了开展和实施过程中面临的难点与挑战。此后

近日，为促进知识图谱系统间的互联互通，推进知识要素的规范、有序和可靠流动，《知识图谱互联互通白皮书》（2023年版）于第三届知识图谱产业发展论坛暨知识图谱与大模型融合研讨会正式发布。星环科技积极参与的大模型数据隐私泄露问题。通过建立垂直领域的知识库，对大模型输出结果进行校正，可以提高结果的精准度，在一定程度上解决“AI幻觉”问题。同时星环科技积极参与行业共建，此前还参编了知识图谱领域首项国际标准场景的图数据模型、规则模型和算法模型，可以帮助用户快速解决不同场景下的业务问题。知识图谱的目的在于将结构化数据、非结构化数据以及这些数据、实体之间的关联关系进行存储和表达。星环科技近期也推出了结合知识图谱了《知识图谱互联互通白皮书》MPC技术相关章节等的编写工作，贡献智慧力量。《知识图谱互联互通白皮书》由中国电子技术标准化研究院依托知识图谱产业推进方阵、全国信标委人工智能分委会知识图谱工作组联合企事业单位、高校和研究院所共同编制。白皮书从技术、产业、政策等层面的核心需求出发，详细分析了知识图谱互联互通的内涵与外延、任务与约束、典型应用场景和实践案例，并明确了开展和实施过程中面临的难点与挑战。此后

知识图谱管理系统是一种用于构建、维护和查询知识图谱的软件系统。它通常由从不同数据源收集和集成数据的数据抽取模块、将转换为可理解的知识表示的知识表示模块、以及支持查询和推理的查询和推理模块组成。知识图谱管理系统通常提供一组工具，使用户可以展示和分析知识图谱，例如数据可视化、统计分析、文本挖掘和器学习。知识图谱管理系统应用于诸如数据集成、数据挖掘、智能搜索和自然语言处理等领域。知识图谱管理系统的功能非常广泛，可用于各种领域的信息流和知识管理，例如企业知识管理、医疗卫生、语义网、智能搜索、自然语言理解等。知识图谱管理系统已成为数据处理、知识管理和智能应用领域的重要技术。星环知识图谱平台通常包括以下方面：数据获取和集成：从不同数据源获取数据，并将其转为知识图谱中的可理解形式。知识表示：将获取的数据映射到知识图谱中的实体和关系，并生成相应的本体或模式。知识存储：将产生的知识图谱存储在数据库中，以支持高效的查询和推理。查询和推理：提供灵活和高效的查询和推理方法，以支持知识图谱的检索和解释。可视化和分析：提供可视化和统计分析工具，以帮助用户理解和分析知识图谱。知识图谱管理系统的应用范围

知识图谱管理系统是一种用于构建、维护和查询知识图谱的软件系统。它通常由从不同数据源收集和集成数据的数据抽取模块、将转换为可理解的知识表示的知识表示模块、以及支持查询和推理的查询和推理模块组成。知识图谱管理系统通常提供一组工具，使用户可以展示和分析知识图谱，例如数据可视化、统计分析、文本挖掘和器学习。知识图谱管理系统应用于诸如数据集成、数据挖掘、智能搜索和自然语言处理等领域。知识图谱管理系统的功能非常广泛，可用于各种领域的信息流和知识管理，例如企业知识管理、医疗卫生、语义网、智能搜索、自然语言理解等。知识图谱管理系统已成为数据处理、知识管理和智能应用领域的重要技术。星环知识图谱平台通常包括以下方面：数据获取和集成：从不同数据源获取数据，并将其转为知识图谱中的可理解形式。知识表示：将获取的数据映射到知识图谱中的实体和关系，并生成相应的本体或模式。知识存储：将产生的知识图谱存储在数据库中，以支持高效的查询和推理。查询和推理：提供灵活和高效的查询和推理方法，以支持知识图谱的检索和解释。可视化和分析：提供可视化和统计分析工具，以帮助用户理解和分析知识图谱。知识图谱管理系统的应用范围

知识图谱管理系统是一种用于构建、维护和查询知识图谱的软件系统。它通常由从不同数据源收集和集成数据的数据抽取模块、将转换为可理解的知识表示的知识表示模块、以及支持查询和推理的查询和推理模块组成。知识图谱管理系统通常提供一组工具，使用户可以展示和分析知识图谱，例如数据可视化、统计分析、文本挖掘和器学习。知识图谱管理系统应用于诸如数据集成、数据挖掘、智能搜索和自然语言处理等领域。知识图谱管理系统的功能非常广泛，可用于各种领域的信息流和知识管理，例如企业知识管理、医疗卫生、语义网、智能搜索、自然语言理解等。知识图谱管理系统已成为数据处理、知识管理和智能应用领域的重要技术。星环知识图谱平台通常包括以下方面：数据获取和集成：从不同数据源获取数据，并将其转为知识图谱中的可理解形式。知识表示：将获取的数据映射到知识图谱中的实体和关系，并生成相应的本体或模式。知识存储：将产生的知识图谱存储在数据库中，以支持高效的查询和推理。查询和推理：提供灵活和高效的查询和推理方法，以支持知识图谱的检索和解释。可视化和分析：提供可视化和统计分析工具，以帮助用户理解和分析知识图谱。知识图谱管理系统的应用范围

知识图谱管理系统是一种用于构建、维护和查询知识图谱的软件系统。它通常由从不同数据源收集和集成数据的数据抽取模块、将转换为可理解的知识表示的知识表示模块、以及支持查询和推理的查询和推理模块组成。知识图谱管理系统通常提供一组工具，使用户可以展示和分析知识图谱，例如数据可视化、统计分析、文本挖掘和器学习。知识图谱管理系统应用于诸如数据集成、数据挖掘、智能搜索和自然语言处理等领域。知识图谱管理系统的功能非常广泛，可用于各种领域的信息流和知识管理，例如企业知识管理、医疗卫生、语义网、智能搜索、自然语言理解等。知识图谱管理系统已成为数据处理、知识管理和智能应用领域的重要技术。星环知识图谱平台通常包括以下方面：数据获取和集成：从不同数据源获取数据，并将其转为知识图谱中的可理解形式。知识表示：将获取的数据映射到知识图谱中的实体和关系，并生成相应的本体或模式。知识存储：将产生的知识图谱存储在数据库中，以支持高效的查询和推理。查询和推理：提供灵活和高效的查询和推理方法，以支持知识图谱的检索和解释。可视化和分析：提供可视化和统计分析工具，以帮助用户理解和分析知识图谱。知识图谱管理系统的应用范围

运维管理界面WebserverWebserver是Hippo提供运维监控的界面。默认访问地址为:4567"class="bare">http://<webserver_ip>:4567。或者在Manager管理界面我们可以通过下图所示的查看链接这里进行跳转。图15.登录HippoWebserverWebserver主要由下面几个部分构成。概况图16.概况该页面展示了Hippo集群的基本信息，包括：Masterstatus：当前的ActiveMaster，MasterGroup，MasterAddress，Master的健康状态TabletServerStatus：TabletServerAddress，健康状态，逻辑机架和数据中心信息，容量使用以及Tablet个数TabletNum：当前集群表的个数Version：Hippo版本信息库表图17.库表页面以库和表的概念集群存储的各类数据信息。库信息：库名库创建时间库内各类表的信息：点击某个库，可以看到库下所有表的信息，主要包括：••表的ID••表的名字••表的状态••表的Tablet数量••表的Engine类型••表的副本数•...

ThistutorialwillguideyouthroughthefollowingtaskswithinHippoCloud:EstablishingatablePerusingthetableIncorporatingdataExecutingsearchoperationsEliminatingrowsDissolvingthetableBeforeyoustartInthisguide,wewillbeutilizingthePythonAPI.Priortocommencement,ensurethatyouhave:RegisteredforaHippoCloudaccount.SubscribedtothecomplimentaryplanandestablishedatrialclusterwithinHippoCloud,orsubscribedtothestandard/enterpriseplansandconstructedadedicatedcluster.IfyouanticipateemployingPythonfordevelopment,ascert...

在Hippo中，比较耗时的操作如激活、加载向量索引实际上是一个分布式任务，用户可以通过任务相关接口查看、删除任务。查看任务curl-ushiva:shiva-XGET"localhost:8902/hippo/v1/_jobs?pretty"-H'Content-Type:application/json'-d'{"job_ids":["fc6feff4f303455a9347f9aab323dfc8"],"action_patterns":["hippo*"]}';返回结果：{"jobs":[{"job_id":"810935a1d91a46b7af2ec35013454fed","job_status":"SHIVA_JOB_SUCCESS","embedding_number":100,"task_results":[{"id":"54ab52493dfb4bab9fb7742d850c64c4","status":"TASK_SUCCESS","server":"172.29.40.26:27841","embedding_number":100,"execute_time":...

本节介绍Hippo表写入相关操作。Hippo会返回写入成功数据的下标以及总共写入成功的数据条数，如果出现行级错误（比如主键冲突），Hippo会返回具体的行级错误。插入本节介绍如何向Hippo中插入数据。curl-ushiva:shiva-XPUT'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_bulk?database_name={database_name}&pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"fields_data":[{"field_name":"book_id","field":[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72,73,74...

本节测试主要描述了Hippo1.0在关键测试上的一些性能表现，该份测试同样也是Hippo的基准测试，后续版本发布也会在不同版本上进行该测试进行对比分析。术语表142.Hippo性能测试术语TermDescriptionnq一次搜索请求中搜索的向量个数topk一次请求中对于要检索的每个向量(依赖nq)，所能检索到最近距离的向量个数RT一次请求从发起到接受响应的时间]QPS请求在每秒内成功执行的次数dataset测试所用数据集，不同数据集表示不同的业务场景测试集群配置硬件配置表143.性能测试硬件配置硬件规范Nodes3CPUIntel®Xeon®Gold5218RCPU@2.10GHzMemory16*\16GBRDIMM,3200MT/sDISKNVMeSSD2T*4GPUNONE软件配置表144.性能测试软件配置软件版本Hippov1.2TranswarpManagerTDH9.3.0测试集表145.性能测试数据集数据集名称数据集介绍向量维度向量总数查询数量数据总量距离类型Sift-128-euclidean该数据集是基于Texmex的数据集整理，使用SIFT算法得到的图片特征向量。...

过滤条件表达式Hippo当前支持如下表达式，可用于标量或向量查询。表46.过滤条件表达式表达式描述and当前版本支持and，不支持or/not==等值<小于⇐小于等于>大于>=大于等于inin[1,2,3]notinnot_in[1,2,3]like'_'表示匹配任一字符，'%'表示匹配任意字符，'\'为转义符向量相似性检索本节描述如何进行向量相似度搜索。Hippo中的向量相似性搜索计算查询向量与表中向量的距离，返回最相似的结果集。通过指定标量过滤条件，用户可以进行向量与标量的混合搜索。curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_search?pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"output_fields":["book_id"],"search_params":{"anns_field":"book_intro","topk":2,"params":{"nprobe":10},"embedding_index":"ivf_flat_index"}...

查看Master节点通过以下命令，查看集群Master节点信息：curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/master?v'返回结果：epochtimestampactive.master.hostactive.master.portmaster.group169079683909:47:19172.29.203.18926841172.29.203.189:26841,172.29.203.189:26851,172.29.203.189:26861查看数据节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes?v'//查看所有节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes/{node}?v'//{node}表示待匹配的节点地址，支持以*通配，支持指定多个pattern，多个pattern以逗号分割返回结果：

Hippo在1.2版本提供了全文索引能力，兼容ElasticSearch6.7.2语法，在底层架构上复用了公司产品TranswarpScope的一部分特性，支持以Java/HTTPRestful的形式通过Hippo的HTTPServer接口进行全文索引的创建、查询、使用等各类需求，通过该能力的支持，可以更好的实现向量与全文的混合检索。通过将向量检索加全文检索的联合召回，可以降低漏检和误检的概率，能够实现比单独使用向量或全文更高的精度。同时，一套数据库系统可避免部署多套系统带来的架构复杂、开发运维成本高等问题。具体的使用方法除了访问端口需要将端口从8902调整为9200外，均可参考《TranswarpScope手册》4.TranswarpScopeAPI介绍。

OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...

OverviewUnstructureddatamanagementismoreimportantthaneverduetotheriseofbigdata.Managingandgleaningbusinessvaluefromunstructureddataisofutmostimportancetoenterprisestoday.Advancementsinmachinelearning,aswellasdeeplearning,technologiesnowenableorganizationstoefficientlyaddressunstructureddataandimprovequalityassuranceefforts.Inthefieldofartificialintelligenceormachinelearning,embeddingsandvectordatabaseshavebecomeincreasinglyimportantfortacklingawiderangeofproblems.Thesetechniquesareusedtorepresen...