开发知识中台

业务场景并进行系统定制开发，提供知识构建、知识建模、知识问答系统构建等服务。星环知识中台优势一键图谱构建：面向行业知识图谱一键构建，自动化构建的能力，无需人工干预。多源异构：提供结构化、半结构化、非结构化的星环知识中台-TranswarpKnowledgeStudio星环知识中台（TKS）针对政务、工业、能源等领域定制化应用场景，结合大语言模型技术，提供一站式、全流程解决方案。帮助客户高效地创建知识接入方案，支持主流数据源、提供快速适配其它数据源的能力。可视化知识融合：以知识建模为依据，提供精准的知识融合配置，提供基于本体、关系、属性级别的数据融合策略，界面可视化配置。精准知识抽取模式：人工标注、规则抽取、模型抽取、人工审核都是基于知识建模为依据，提高知识抽取的精准性。增量图谱构建能力：提供基于时间维度、业务主键维度、文件更新时间维度的增量抽取能力、增量图谱构建能力。大模型增强：在大模型预训练阶段和推理阶段将知识图谱纳入其中，可以显著提高大模型在特定领域的知识获取能力及访问特定领域知识方面的性能，还可以利用知识图谱来解释大模型的事实和推理过程，大幅提高大模型的可解释性。

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什么是知识中台？知识中台是企业或组织内部建设的一站式知识管理平台，能够将分散在不同部门、不同系统的知识资源进行整合、归纳、分类和标准化，以支持企业的内部协同和知识共享。知识中台可以提供内容管理、搜索引擎、协同工具、业务流程和数据分析等功能，帮助企业更加高效地管理知识资源，提高工作效率。知识中台通过知识图谱、数据挖掘和机器学习等技术，能够实现知识的智能化、自动化和共享化，为企业提供更高效、更精准、更便捷的服务。知识中台通过数据挖掘和机器学习等技术，实现数据的清洗、去重和标准化，从而提高数据的质量和精准度，为企业决策和业务流程提供更准确的支持和服务。同时，知识中台还能为企业各个部门和业务流程提供支持和服务，提高业务流程的效率和响应速度，进一步为企业提供更高效、更精准、更便捷的服务。知识中台是一种全新的企业管理和服务模式，能够将企业的各类知识、数据和信息整合起来，形成一个中央化的知识库，为企业各个部门和业务流程提供支持和服务，是产业智能化升级的重要组成部分。星环知识中台-TranswarpKnowledgeStudio星环知识中台（TKS）针对政务、工业、能源等领域定制化应用场景，结合大

什么是知识中台？知识中台是企业或组织内部建设的一站式知识管理平台，能够将分散在不同部门、不同系统的知识资源进行整合、归纳、分类和标准化，以支持企业的内部协同和知识共享。知识中台可以提供内容管理、搜索引擎、协同工具、业务流程和数据分析等功能，帮助企业更加高效地管理知识资源，提高工作效率。知识中台通过知识图谱、数据挖掘和机器学习等技术，能够实现知识的智能化、自动化和共享化，为企业提供更高效、更精准、更便捷的服务。知识中台通过数据挖掘和机器学习等技术，实现数据的清洗、去重和标准化，从而提高数据的质量和精准度，为企业决策和业务流程提供更准确的支持和服务。同时，知识中台还能为企业各个部门和业务流程提供支持和服务，提高业务流程的效率和响应速度，进一步为企业提供更高效、更精准、更便捷的服务。知识中台是一种全新的企业管理和服务模式，能够将企业的各类知识、数据和信息整合起来，形成一个中央化的知识库，为企业各个部门和业务流程提供支持和服务，是产业智能化升级的重要组成部分。星环知识中台-TranswarpKnowledgeStudio星环知识中台（TKS）针对政务、工业、能源等领域定制化应用场景，结合大

知识中台，是集知识资源、知识服务、知识应用为一体的综合性的企业级知识服务平台。以云计算、大数据、人工智能等技术为支撑，将分散在各个业务单元的知识进行整合，构建统一的知识管理体系。知识中台强调知识的共享与创新，通过智能化的手段，提高知识的利用率和创新能力。知识中台的作用知识中台可以助力企业挖掘知识这座金矿，提升各种业务能力，如：提升知识管理能力：知识中台为企业提供了一套完整的知识管理解决方案，帮助企业构建知识管理体系，提升知识管理水平。促进知识共享：通过知识中台，企业可以将分散在各个业务单元的知识进行整合，打破信息孤岛，实现知识的快速共享。提升创新能力：知识中台通过智能化的手段，将隐性知识转化为显性知识，激发员工的创造力，提升企业的创新能力。优化决策支持：通过对海量数据的分析挖掘，知识中台能够为企业提供全面、准确的数据支持，帮助企业做出更科学的决策。知识中台的应用场景知识中台可以赋能企业各种业务场景，如：企业内部培训：知识中台可以作为企业内部的培训平台，整合各类培训资源，为员工提供个性化的学习路径。产品研发与创新：知识中台能够汇聚研发团队的知识与经验，加速产品研发进程，提升创新能力

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"}...

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

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...

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。

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。...

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

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

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":...