大模型运营管理

大模型如何赋能运营管理大模型在运营管理中的应用广泛且深入，宛如一位全能的“超级助手”，为企业在各个关键环节提供强大支持，助力企业在激烈的市场竞争中脱颖而出。（一）精准数据分析，洞察市场先机在数据爆炸画像，并利用机器学习算法预测用户未来的行为模式。（三）个性化推荐，提升用户粘性个性化推荐是大模型在运营管理中最具代表性的应用之一。在信息过载的今天，用户希望能够快速找到符合自己需求的产品或服务。大模型实时数据调整营销策略，提高营销效率和效果。提升大模型运营管理能力的策略面对大模型运营管理中的重重挑战，我们不能望而却步，而是要积极探索创新，采取有效的策略加以应对，为大模型的稳健发展保驾护航。（一）技术创新关键指标和趋势，帮助企业精准把握市场动态和用户需求。（二）预测用户行为，实现精准运营用户行为复杂多变，难以捉摸，但对企业运营至关重要。大模型通过对用户的历史行为数据、偏好数据等进行分析，构建出精准的用户通过优化推荐算法，综合考虑用户的兴趣、行为、场景等多维度因素，为用户提供个性化的推荐内容。（四）自动化运营，解放人力成本繁琐的运营工作常常耗费企业大量的人力和时间成本，而大模型的出现为自动化运营提供了

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面临着诸多挑战，包括：语料标注和处理、提示工程、大模型训练与微调、模型上架部署、应用链编排等。SophonLLMOps作为星环科技自主研发的一款综合性大模型统一运营管理平台，旨在解决以上问题，为用户打通保护，提供权限控制、数据加密、访问日志等功能，保障用户数据的安全性和合规性。统一视角的运管工具：SophonLLMOps平台提供了大模型运营管理的统一视角和管理界面，简化了大模型的运维要求。该平台将。SophonLLMOps的发布标志着星环科技在大模型运营管理领域的重要技术突破。作为一家专注于分布式基础软件研发的公司，星环科技将继续致力于为客户提供先进、效率、便捷的AI解决方案，推动人工智能技术的发展和应用，为构建智能化的未来贡献力量。从数据接入、生成、开发和清洗、提示工程、大模型训练、大模型上架部署到大模型应用编排和业务效果对齐的全链路流程，从而实现针对大模型的“数据和分析的持续提升”。功能强大，便捷的大模型运营和应用编排数据准备、建模训练以及提升业务效果本身，从而更加高效地完成端到端的大模型机器学习任务。便利的提示工程和数据管理：SophonLLMOps支持提示模版管理、提示验证评估、提示数据标注以及数据质量

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面临着诸多挑战，包括：语料标注和处理、提示工程、大模型训练与微调、模型上架部署、应用链编排等。SophonLLMOps作为星环科技自主研发的一款综合性大模型统一运营管理平台，旨在解决以上问题，为用户打通保护，提供权限控制、数据加密、访问日志等功能，保障用户数据的安全性和合规性。统一视角的运管工具：SophonLLMOps平台提供了大模型运营管理的统一视角和管理界面，简化了大模型的运维要求。该平台将。SophonLLMOps的发布标志着星环科技在大模型运营管理领域的重要技术突破。作为一家专注于分布式基础软件研发的公司，星环科技将继续致力于为客户提供先进、效率、便捷的AI解决方案，推动人工智能技术的发展和应用，为构建智能化的未来贡献力量。从数据接入、生成、开发和清洗、提示工程、大模型训练、大模型上架部署到大模型应用编排和业务效果对齐的全链路流程，从而实现针对大模型的“数据和分析的持续提升”。功能强大，便捷的大模型运营和应用编排数据准备、建模训练以及提升业务效果本身，从而更加高效地完成端到端的大模型机器学习任务。便利的提示工程和数据管理：SophonLLMOps支持提示模版管理、提示验证评估、提示数据标注以及数据质量

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大模型如何赋能运营管理大模型在运营管理中的应用广泛且深入，宛如一位全能的“超级助手”，为企业在各个关键环节提供强大支持，助力企业在激烈的市场竞争中脱颖而出。（一）精准数据分析，洞察市场先机在数据爆炸画像，并利用机器学习算法预测用户未来的行为模式。（三）个性化推荐，提升用户粘性个性化推荐是大模型在运营管理中最具代表性的应用之一。在信息过载的今天，用户希望能够快速找到符合自己需求的产品或服务。大模型实时数据调整营销策略，提高营销效率和效果。提升大模型运营管理能力的策略面对大模型运营管理中的重重挑战，我们不能望而却步，而是要积极探索创新，采取有效的策略加以应对，为大模型的稳健发展保驾护航。（一）技术创新关键指标和趋势，帮助企业精准把握市场动态和用户需求。（二）预测用户行为，实现精准运营用户行为复杂多变，难以捉摸，但对企业运营至关重要。大模型通过对用户的历史行为数据、偏好数据等进行分析，构建出精准的用户通过优化推荐算法，综合考虑用户的兴趣、行为、场景等多维度因素，为用户提供个性化的推荐内容。（四）自动化运营，解放人力成本繁琐的运营工作常常耗费企业大量的人力和时间成本，而大模型的出现为自动化运营提供了

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：

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

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"}...

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。...

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。

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":...

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•...

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

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