工业互联网 工业知识图谱

工业知识图谱是一种以工业领域知识为基础的知识图谱。它以工业相关的概念、体、属性、关系等信息为节点，通过各种关联关系将这些节点连接在一起，形成一个结构化的图谱网络。工业知识图谱可以帮助人们理清工业领域中的知识关系，加深对工业问题的理解。通过工业知识图谱，人们可以快速查找和获取工业领域的相关知识，发现潜在的关联，并辅助决策和解决问题。工业知识图谱可以应用于多个领域，例如工程制造、能源、材料、物流等。通过将不同领域的知识进行整合和关联，工业知识图谱可以帮助企业优化生产流程、提高效率、降低成本，并推动工业的创新与发展。构建工业知识图谱需要进行数据的采集、清洗和建模等步骤可以利用自然语言处理、图数据库等技术手段进行知识的抽取和整合。此外，人工智能和机器学习等技术也可以与工业知识图谱相结合，实现更高层次的知识推理和应用。工业知识图谱的建设对于工业界和学术界都具有重要意义。它有助于提高工业领域的知识管理和智能化决策能力，对于促进工业转型升级、推动智能制造发展具有积极的意义。星环知识图谱平台-Sophon星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon是一款覆盖知识全生命周期，集知识的采集、建模、融合

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工业互联网平台，作为工业互联网的基础设施，在工业生产和管理中发挥着重要作用。工业互联网平台将工业设备、传感器、计算机、云计算、人机交互等技术相结合，实现了工业的数字化、智能化、自动化和服务化，可以有效提高工业生产效率和管理水平，加快工业转型升级，推动工业现代化进程。工业互联网平台是一个集成了物联网技术、大数据分析技术、云计算技术、人工智能等多种技术的综合性平台，可以实现工业生产线上各个节点之间实时数据的采集、分析和处理。同时，工业互联网平台还能通过分析工业生产数据，深入挖掘数据背后的价值，为企业提供精准的数据支持和业务决策建议。比如，可以通过对设备故障数据的分析，准确预测设备故障发生的时间和原因，帮助企业在故障之前及时修复设备，避免产线停工和生产损失。工业互联网平台是一个开放的平台，可以实现不同系统、不同设备、不同厂商之间的互联互通。例如，通过工业互联网平台，可以实现工业生产线上设备之间资源共享和优化分配，提升整体产业效益。工业互联网平台是一个智慧化的平台，能够通过人工智能技术，实现智能化的生产、管理和服务。例如，可以通过机器学习技术，实现设备自动诊断和维护，提高设备的自动化程度；可以通过

星环科技基于对工业数智化的产业洞察，技术积淀及工业互联网领域的丰厚经验，针对工业互联网建设痛点，打造工业互联网解决方案，为重要业务场景赋能，助力工业行业提质、降本、增效。工业互联网建设的痛与殇工业互联网建设如火如荼，而实际落地效果甚微，究其根本，是工业大数据下的数据、应用和技术缺陷所致。数据工业数据系统与数据类型多，数据分散，融合度低。比如数据系统就有ERP、MES、WMS、DCS、PLC等不足。缺乏数据安全管控机制与技术平台，工业生产涉及的管理、工艺、经营等企业绝密数据，无法安全流通。工业数据难以统一接入融合、工业应用场景单一、技术积累不足都影响着工业行业进一步发展。星环科技工业互联网平台为解决上述问题，星环科技推出工业互联网解决方案，基于自主研发的核心产品，打造工业互联网平台，帮助制造业突破工业数据、应用、技术瓶颈。星环科技工业互联网平台由星环云操作系统、大数据基础平台TDH、边缘传统应用模式相比，星环科技工业互联网平台的优势如下：经济高效通过边缘计算平台，可对传统设备进行低成本的智能化改造，同时边端部署的时序数据库TimeLyre可减少处理延时，提升响应时效性，让计算更贴近数据源

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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"}...

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。

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：

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•...

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

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

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...

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