向量数据库在审计中的应用

大数据在审计中的应用主要体现在以下几个方面：采集和存储数据：审计部门可以使用大数据技术获取和存储大量的数据，包括以往的审计数据、财务报表、市场数据、社交媒体数据等。这些数据可用于分析、比较和识别风险。数据分析和挖掘：大数据技术可以帮助审计人员更深入、更全面地理解企业的业务运营和财务状况，并从中发现异常和风险。通过使用数据挖掘和模型推断等技术，审计人员能够挖掘数据中的隐藏信息、发现控制缺陷和欺诈行为。自动化审计：大数据技术可以自动化地分析数据，为审计人员提供更多有用的信息。通过自动化审计，审计人员能够有效地监控和识别异常交易、异常账户活动等风险。实时监测：大数据技术可以帮助审计人员实时监测企业业务活动，即时了解风险并采取相应措施。例如，通过实时监测交易流程，审计人员可以检测交易是否符合规定，是否存在欺诈行为。风险评估：大数据技术可以帮助审计人员更加准确地评估企业风险。审计人员可以分析历史数据、市场数据和其他相关数据，根据这些数据预测未来发展趋势，并制定有效的风险管理策略。

大数据在审计中的应用主要体现在以下几个方面：采集和存储数据：审计部门可以使用大数据技术获取和存储大量的数据，包括以往的审计数据、财务报表、市场数据、社交媒体数据等。这些数据可用于分析、比较和识别风险。数据分析和挖掘：大数据技术可以帮助审计人员更深入、更全面地理解企业的业务运营和财务状况，并从中发现异常和风险。通过使用数据挖掘和模型推断等技术，审计人员能够挖掘数据中的隐藏信息、发现控制缺陷和欺诈行为。自动化审计：大数据技术可以自动化地分析数据，为审计人员提供更多有用的信息。通过自动化审计，审计人员能够有效地监控和识别异常交易、异常账户活动等风险。实时监测：大数据技术可以帮助审计人员实时监测企业业务活动，即时了解风险并采取相应措施。例如，通过实时监测交易流程，审计人员可以检测交易是否符合规定，是否存在欺诈行为。风险评估：大数据技术可以帮助审计人员更加准确地评估企业风险。审计人员可以分析历史数据、市场数据和其他相关数据，根据这些数据预测未来发展趋势，并制定有效的风险管理策略。

大数据在审计中的应用在审计程中，大数据技术可以帮助审计人员高效地分析海量数据，发现潜在的风险和问题。数据挖掘和分析：数据挖掘可以帮助审计人员快速地从业务数据中提取重要信息。基于数据挖掘技术可以进行决问题。在审计中，实时监测是非常重要的，能够大幅提高计效率和水平。采用大数据技术，可以实现对公司业务过程的实时监测和分析，及时发现隐患和问题，从而采取有效措施保护公司的利益。大数据在审计中的应用已成为一种非常经济损失。数据交叉验证：在审计中，数据交叉验证是一种非常普遍和重要的方法。对数据进行交叉验证，审计人员可以检测数据的一致性、准确性和完整性。在大数据环境下，由于数据的复杂性和丰富性，数据交叉验证变得更加多维度分析、异常检测和规则挖掘等，这些都是审计过程中非常重要的环节。在大数据环境中，审计人员可以利用数据挖掘并结合机器学习算法，从大量数据中挖掘出异常情况，发现潜在风险并采取相应的措施，避免公司的重大重要。采用大数据技术，审计人员可以进行多维度交叉验证，确保数据的准确性和完整性。风险管理：在大数据环境下，风险管理显尤为重要。数据分析和挖掘能够帮助审计人员快识别出风险和问题。采用大数据技术，审计人员

大数据在审计中的应用主要体现在以下几个方面：采集和存储数据：审计部门可以使用大数据技术获取和存储大量的数据，包括以往的审计数据、财务报表、市场数据、社交媒体数据等。这些数据可用于分析、比较和识别风险。数据分析和挖掘：大数据技术可以帮助审计人员更深入、更全面地理解企业的业务运营和财务状况，并从中发现异常和风险。通过使用数据挖掘和模型推断等技术，审计人员能够挖掘数据中的隐藏信息、发现控制缺陷和欺诈行为。自动化审计：大数据技术可以自动化地分析数据，为审计人员提供更多有用的信息。通过自动化审计，审计人员能够有效地监控和识别异常交易、异常账户活动等风险。实时监测：大数据技术可以帮助审计人员实时监测企业业务活动，即时了解风险并采取相应措施。例如，通过实时监测交易流程，审计人员可以检测交易是否符合规定，是否存在欺诈行为。风险评估：大数据技术可以帮助审计人员更加准确地评估企业风险。审计人员可以分析历史数据、市场数据和其他相关数据，根据这些数据预测未来发展趋势，并制定有效的风险管理策略。

大数据在审计中的应用主要体现在以下几个方面：采集和存储数据：审计部门可以使用大数据技术获取和存储大量的数据，包括以往的审计数据、财务报表、市场数据、社交媒体数据等。这些数据可用于分析、比较和识别风险。数据分析和挖掘：大数据技术可以帮助审计人员更深入、更全面地理解企业的业务运营和财务状况，并从中发现异常和风险。通过使用数据挖掘和模型推断等技术，审计人员能够挖掘数据中的隐藏信息、发现控制缺陷和欺诈行为。自动化审计：大数据技术可以自动化地分析数据，为审计人员提供更多有用的信息。通过自动化审计，审计人员能够有效地监控和识别异常交易、异常账户活动等风险。实时监测：大数据技术可以帮助审计人员实时监测企业业务活动，即时了解风险并采取相应措施。例如，通过实时监测交易流程，审计人员可以检测交易是否符合规定，是否存在欺诈行为。风险评估：大数据技术可以帮助审计人员更加准确地评估企业风险。审计人员可以分析历史数据、市场数据和其他相关数据，根据这些数据预测未来发展趋势，并制定有效的风险管理策略。

大数据在审计中的应用在审计程中，大数据技术可以帮助审计人员高效地分析海量数据，发现潜在的风险和问题。数据挖掘和分析：数据挖掘可以帮助审计人员快速地从业务数据中提取重要信息。基于数据挖掘技术可以进行决问题。在审计中，实时监测是非常重要的，能够大幅提高计效率和水平。采用大数据技术，可以实现对公司业务过程的实时监测和分析，及时发现隐患和问题，从而采取有效措施保护公司的利益。大数据在审计中的应用已成为一种非常经济损失。数据交叉验证：在审计中，数据交叉验证是一种非常普遍和重要的方法。对数据进行交叉验证，审计人员可以检测数据的一致性、准确性和完整性。在大数据环境下，由于数据的复杂性和丰富性，数据交叉验证变得更加多维度分析、异常检测和规则挖掘等，这些都是审计过程中非常重要的环节。在大数据环境中，审计人员可以利用数据挖掘并结合机器学习算法，从大量数据中挖掘出异常情况，发现潜在风险并采取相应的措施，避免公司的重大重要。采用大数据技术，审计人员可以进行多维度交叉验证，确保数据的准确性和完整性。风险管理：在大数据环境下，风险管理显尤为重要。数据分析和挖掘能够帮助审计人员快识别出风险和问题。采用大数据技术，审计人员

大数据在审计中的应用在审计程中，大数据技术可以帮助审计人员高效地分析海量数据，发现潜在的风险和问题。数据挖掘和分析：数据挖掘可以帮助审计人员快速地从业务数据中提取重要信息。基于数据挖掘技术可以进行决问题。在审计中，实时监测是非常重要的，能够大幅提高计效率和水平。采用大数据技术，可以实现对公司业务过程的实时监测和分析，及时发现隐患和问题，从而采取有效措施保护公司的利益。大数据在审计中的应用已成为一种非常经济损失。数据交叉验证：在审计中，数据交叉验证是一种非常普遍和重要的方法。对数据进行交叉验证，审计人员可以检测数据的一致性、准确性和完整性。在大数据环境下，由于数据的复杂性和丰富性，数据交叉验证变得更加多维度分析、异常检测和规则挖掘等，这些都是审计过程中非常重要的环节。在大数据环境中，审计人员可以利用数据挖掘并结合机器学习算法，从大量数据中挖掘出异常情况，发现潜在风险并采取相应的措施，避免公司的重大重要。采用大数据技术，审计人员可以进行多维度交叉验证，确保数据的准确性和完整性。风险管理：在大数据环境下，风险管理显尤为重要。数据分析和挖掘能够帮助审计人员快识别出风险和问题。采用大数据技术，审计人员

大数据在审计中的应用在审计程中，大数据技术可以帮助审计人员高效地分析海量数据，发现潜在的风险和问题。数据挖掘和分析：数据挖掘可以帮助审计人员快速地从业务数据中提取重要信息。基于数据挖掘技术可以进行决问题。在审计中，实时监测是非常重要的，能够大幅提高计效率和水平。采用大数据技术，可以实现对公司业务过程的实时监测和分析，及时发现隐患和问题，从而采取有效措施保护公司的利益。大数据在审计中的应用已成为一种非常经济损失。数据交叉验证：在审计中，数据交叉验证是一种非常普遍和重要的方法。对数据进行交叉验证，审计人员可以检测数据的一致性、准确性和完整性。在大数据环境下，由于数据的复杂性和丰富性，数据交叉验证变得更加多维度分析、异常检测和规则挖掘等，这些都是审计过程中非常重要的环节。在大数据环境中，审计人员可以利用数据挖掘并结合机器学习算法，从大量数据中挖掘出异常情况，发现潜在风险并采取相应的措施，避免公司的重大重要。采用大数据技术，审计人员可以进行多维度交叉验证，确保数据的准确性和完整性。风险管理：在大数据环境下，风险管理显尤为重要。数据分析和挖掘能够帮助审计人员快识别出风险和问题。采用大数据技术，审计人员

图数据库技术在审计中应用随着数字化时代的深入发展，审计工作面临着前所未有的复杂性和挑战性。传统的关系型数据库在处理复杂关联数据时往往力不从心，而图数据库技术的出现为审计领域带来了新的可能性。图数据库。图数据库的适配性体现在它能够将分散的审计数据转化为可视化的关系网络，帮助审计人员更全面地理解被审计对象。三、图数据库在审计中的具体应用场景图数据库在审计领域有着广泛的应用前景。在财务审计中，它可以构建系统访问路径，识别潜在的安全风险。实际应用中，图数据库技术已成功帮助审计团队发现传统方法难以察觉的复杂关联欺诈案件，大幅提高了审计效率和准确性。典型案例表明，采用图数据库技术的审计项目在风险识别率和问题发现效率上都有显著提高。图数据库技术为审计工作提供了强大的关联分析能力，能够有效解决传统审计方法在处理复杂关系数据时的局限性。随着技术的不断成熟和应用经验的积累，图数据库将在审计领域发挥越来越重要的作用，成为提高审计质量和效率的关键技术工具。企业交易网络图，快速识别异常资金流向和潜在的关联交易；在反欺诈审计中，通过分析人员、账户和设备之间的关联关系，能够有效发现欺诈团伙和异常行为模式；在IT系统审计中，图数据库可以帮助追踪用户权限分配和

图数据库技术在审计中应用随着数字化时代的深入发展，审计工作面临着前所未有的复杂性和挑战性。传统的关系型数据库在处理复杂关联数据时往往力不从心，而图数据库技术的出现为审计领域带来了新的可能性。图数据库。图数据库的适配性体现在它能够将分散的审计数据转化为可视化的关系网络，帮助审计人员更全面地理解被审计对象。三、图数据库在审计中的具体应用场景图数据库在审计领域有着广泛的应用前景。在财务审计中，它可以构建系统访问路径，识别潜在的安全风险。实际应用中，图数据库技术已成功帮助审计团队发现传统方法难以察觉的复杂关联欺诈案件，大幅提高了审计效率和准确性。典型案例表明，采用图数据库技术的审计项目在风险识别率和问题发现效率上都有显著提高。图数据库技术为审计工作提供了强大的关联分析能力，能够有效解决传统审计方法在处理复杂关系数据时的局限性。随着技术的不断成熟和应用经验的积累，图数据库将在审计领域发挥越来越重要的作用，成为提高审计质量和效率的关键技术工具。企业交易网络图，快速识别异常资金流向和潜在的关联交易；在反欺诈审计中，通过分析人员、账户和设备之间的关联关系，能够有效发现欺诈团伙和异常行为模式；在IT系统审计中，图数据库可以帮助追踪用户权限分配和

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。

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"}...

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

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•...

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。...

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

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

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：

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...