企业大模型

数据挖掘模型、机器学习算法和可视工具等功能。企业大数据平台的特点和优势包括：数据集成和管理：企业大数据平台可以集成多个数据源，包括结构化数据、非结构化数据、实时数据等，对数据进行统一管理和整合。数据分和企业大数据平台是指企业所拥有的大规模数据的集中管理和分析的平台。它集成了各种数据源的数据，并通过数据挖掘、数据分析和器学习等技术，提供企业决策所需要的洞察和见解。企业大数据平台可以帮助企业快速进行决策，提高效率和竞争力。企业大数据平台包括数据收集、存储、数据处理、数据分析和数据可视化等方面，典型的技术架构包括数据仓库、ETL和数据分析工具。为了满足企业需求，大数据平台可能需要自定义或者扩展包括挖掘：借助高级分析技术，如数据挖掘、机器学习和人工智能等，企业大数据平台可以对庞大的数据进行深入挖掘和分析，并发现隐藏在数据中的规律和洞察。决策支持：企业大数据平台能够提供决策所需的实时、准确的信息和洞察，助企业管理者做出明智的决策，并快速响应市场变化。资源优化：通过对数据进行分析，企业可以发现资源的利用效率低下的问题，并通过优化资源分配来节约成本和提高效率。商业智能：企业大平台可以提供可视化的

企业数字化转型密钥：搭建大数据平台大数据平台：企业发展的新引擎在大数据时代，企业要想在激烈的市场竞争中脱颖而出，就必须充分利用大数据的力量。而建设企业大数据平台，无疑是企业实现这一目标的关键举措。企业大数据平台，就像是企业的“智慧大脑”，它整合了企业内外部的各种数据资源，运用先进的数据分析技术，为企业提供全面、准确、及时的决策支持。强大的数据处理能力企业大数据平台则利用分布式存储和并行计算等大门。通过对海量数据的深入挖掘和分析，企业可以发现市场上的新兴趋势、消费者需求的变化以及竞争对手的策略等信息。提升运营效率与质量企业大数据平台对企业内部运营数据的分析，能够帮助企业发现生产过程中的瓶颈效率。增强竞争力与创新能力在市场竞争日益激烈的今天，企业需要充分了解竞争对手，才能制定出更具针对性的竞争策略。企业大数据平台可以帮助企业收集和分析竞争对手的产品信息、市场份额、营销策略等数据，让企业先进技术，能够高效地处理海量数据。它可以将大规模的数据分散存储在多个节点上，通过并行计算的方式，大大提高数据处理的速度和效率。挖掘隐藏商业机会大数据分析就像一把“金钥匙”，能够帮助企业开启隐藏商业机会的

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数据挖掘模型、机器学习算法和可视工具等功能。企业大数据平台的特点和优势包括：数据集成和管理：企业大数据平台可以集成多个数据源，包括结构化数据、非结构化数据、实时数据等，对数据进行统一管理和整合。数据分和企业大数据平台是指企业所拥有的大规模数据的集中管理和分析的平台。它集成了各种数据源的数据，并通过数据挖掘、数据分析和器学习等技术，提供企业决策所需要的洞察和见解。企业大数据平台可以帮助企业快速进行决策，提高效率和竞争力。企业大数据平台包括数据收集、存储、数据处理、数据分析和数据可视化等方面，典型的技术架构包括数据仓库、ETL和数据分析工具。为了满足企业需求，大数据平台可能需要自定义或者扩展包括挖掘：借助高级分析技术，如数据挖掘、机器学习和人工智能等，企业大数据平台可以对庞大的数据进行深入挖掘和分析，并发现隐藏在数据中的规律和洞察。决策支持：企业大数据平台能够提供决策所需的实时、准确的信息和洞察，助企业管理者做出明智的决策，并快速响应市场变化。资源优化：通过对数据进行分析，企业可以发现资源的利用效率低下的问题，并通过优化资源分配来节约成本和提高效率。商业智能：企业大平台可以提供可视化的

搭建企业大数据平台：从数据海洋到价值金矿在数字经济时代，数据已成为企业的新型生产要素。搭建企业大数据平台，就是构建一座连接数据与价值的桥梁，让沉睡的数据焕发生机，转化为驱动企业发展的动力源泉。一、大数据平台的核心价值企业大数据平台是一个集数据采集、存储、处理、分析和应用于一体的技术体系。它能够整合分散在各个业务系统中的数据，打破信息孤岛，实现数据的统一管理和价值挖掘。通过大数据平台，企业可以实时，需要将数据分析结果转化为实际的业务价值。这四个要素相互依存，缺一不可。三、实施路径与方法企业大数据平台建设通常采用"总体规划、分步实施"的策略。首先进行需求分析和架构设计，然后搭建基础平台，逐步完善数据采集、存储、计算等功能。在实施过程中，可以采用开源技术降低成本；也可以选择云服务，快速构建大数据能力。重要的是要结合企业实际情况，制定切实可行的实施方案。搭建企业大数据平台不是终点，而是新的起点。企业掌握运营状况，精准预测市场趋势，优化业务流程，提升决策效率。例如，零售企业可以通过分析消费者行为数据，实现精准营销；制造企业可以通过设备传感器数据，实现预测性维护。二、平台建设的关键要素搭建大数据平台

企业大数据平台：数据驱动决策的核心引擎在数字化浪潮席卷全球的今天，数据已成为企业宝贵的战略资源之一。企业大数据平台作为数据收集、存储、处理和分析的基础设施，正逐渐成为现代企业运营和决策不可或缺的核心系统。本文将介绍企业大数据平台的基本概念、主要功能以及对企业发展的战略意义。什么是企业大数据平台企业大数据平台是一套集成了多种技术和工具的综合性系统，旨在帮助企业有效地管理、处理和分析海量数据。它突破业务决策提供有力支撑。大数据平台的关键组成部分一个完整的企业大数据平台通常包含以下几个关键模块：数据采集层负责从各种源头收集数据，包括企业内部业务系统、物联网设备、社交媒体、第三方数据提供商等。这一了传统数据库的局限，能够处理结构化、半结构化和非结构化的各类数据，包括文本、图像、视频、日志文件等多种形式。大数据平台的核心价值在于将分散在企业各部门的"数据孤岛"连接起来，形成统一的数据资产视图，为存储策略。数据处理层是平台的核心"大脑"，包含批处理和流处理两种模式。批处理适用于对历史数据的深度分析，流处理则能对实时数据进行即时响应。这一层通过各种计算框架和算法模型，将原始数据转化为有价值的信息

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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":...

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•...

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...

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

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。

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：