金融大模型那家好

场景。在金融行业，每天都会产生海量的数据，从交易记录到市场行情，从客户信息到风险评估数据，这些数据就是金融大模型的“燃料”。数据流通规模大、数字化基础好的优势，让金融大模型能够充分学习和理解金融领域的金融大模型：开启金融行业的智能新时代金融大模型，究竟是什么？金融大模型，本质上是生成式AI在金融领域的垂直应用，是金融行业自主研发与应用的、具有金融特性的生成式大模型。它就像是一位超级“金融大脑”，基于海量金融数据进行深度训练，能够理解、生成和处理金融领域的各种自然语言任务。与通用大模型相比，金融大模型有着更明确的“专业指向”。它针对金融行业的特点和需求进行优化，比如对金融术语的精准理解、对市场趋势的深度分析等。这就好比一位是全科医生，能处理各种常见病症；而另一位则是专科医生，对某一领域的疾病有着更深入、更专业的见解和治疗方法。金融行业高度依赖数据和技术，这一特性使它成为大模型落地应用的高潜各种知识和规律，从而为金融业务提供更精准、更智能的支持。应用场景：全面渗透，变革金融生态金融大模型的应用场景极为广泛，正全面渗透到金融行业的各个环节，深刻变革着金融生态。从投资决策到客户服务，从风

场景。在金融行业，每天都会产生海量的数据，从交易记录到市场行情，从客户信息到风险评估数据，这些数据就是金融大模型的“燃料”。数据流通规模大、数字化基础好的优势，让金融大模型能够充分学习和理解金融领域的金融大模型：开启金融行业的智能新时代金融大模型，究竟是什么？金融大模型，本质上是生成式AI在金融领域的垂直应用，是金融行业自主研发与应用的、具有金融特性的生成式大模型。它就像是一位超级“金融大脑”，基于海量金融数据进行深度训练，能够理解、生成和处理金融领域的各种自然语言任务。与通用大模型相比，金融大模型有着更明确的“专业指向”。它针对金融行业的特点和需求进行优化，比如对金融术语的精准理解、对市场趋势的深度分析等。这就好比一位是全科医生，能处理各种常见病症；而另一位则是专科医生，对某一领域的疾病有着更深入、更专业的见解和治疗方法。金融行业高度依赖数据和技术，这一特性使它成为大模型落地应用的高潜各种知识和规律，从而为金融业务提供更精准、更智能的支持。应用场景：全面渗透，变革金融生态金融大模型的应用场景极为广泛，正全面渗透到金融行业的各个环节，深刻变革着金融生态。从投资决策到客户服务，从风

金融场景大模型：重塑金融行业新格局在数字化浪潮汹涌的当下，金融行业正经历着深刻变革，而金融场景大模型的出现，无疑成为推动这场变革的关键力量。它宛如一把神奇的钥匙，开启了金融领域智能化、高效化的全新大门。一、深度剖析金融场景大模型金融场景大模型，是专门针对金融领域复杂业务场景打造的人工智能模型。它并非普通的AI模型，而是融合海量金融数据、先进算法与强大算力的结晶。通过对金融市场历史数据、经济指标、行业动态等多维度信息的深度学习，大模型能够精准捕捉金融市场的细微变化和潜在规律。例如，它可以从过去几十年的股票价格走势、宏观经济数据中，挖掘出影响股价波动的关键因素，从而为投资者提供更具前瞻性的投资建议。与通用大模型相比，金融场景大模型具有鲜明的独特优势。它对金融专业知识的理解和运用更加深入，能够准确处理金融领域特有的术语、业务逻辑和风险评估方式。在风险评估中，通用大模型可能只是泛泛分析，而金融场景大模型则能根据金融行业的风险度量标准，精确计算出各种风险指标，为金融机构提供专业、可靠的风险预警。二、多元应用场景，赋能金融全流程（一）智能投顾，开启个性化投资时代在投资领域，金融场景大模型的应用正

金融场景大模型：重塑金融行业新格局在数字化浪潮汹涌的当下，金融行业正经历着深刻变革，而金融场景大模型的出现，无疑成为推动这场变革的关键力量。它宛如一把神奇的钥匙，开启了金融领域智能化、高效化的全新大门。一、深度剖析金融场景大模型金融场景大模型，是专门针对金融领域复杂业务场景打造的人工智能模型。它并非普通的AI模型，而是融合海量金融数据、先进算法与强大算力的结晶。通过对金融市场历史数据、经济指标、行业动态等多维度信息的深度学习，大模型能够精准捕捉金融市场的细微变化和潜在规律。例如，它可以从过去几十年的股票价格走势、宏观经济数据中，挖掘出影响股价波动的关键因素，从而为投资者提供更具前瞻性的投资建议。与通用大模型相比，金融场景大模型具有鲜明的独特优势。它对金融专业知识的理解和运用更加深入，能够准确处理金融领域特有的术语、业务逻辑和风险评估方式。在风险评估中，通用大模型可能只是泛泛分析，而金融场景大模型则能根据金融行业的风险度量标准，精确计算出各种风险指标，为金融机构提供专业、可靠的风险预警。二、多元应用场景，赋能金融全流程（一）智能投顾，开启个性化投资时代在投资领域，金融场景大模型的应用正

金融场景大模型：重塑金融行业新格局在数字化浪潮汹涌的当下，金融行业正经历着深刻变革，而金融场景大模型的出现，无疑成为推动这场变革的关键力量。它宛如一把神奇的钥匙，开启了金融领域智能化、高效化的全新大门。一、深度剖析金融场景大模型金融场景大模型，是专门针对金融领域复杂业务场景打造的人工智能模型。它并非普通的AI模型，而是融合海量金融数据、先进算法与强大算力的结晶。通过对金融市场历史数据、经济指标、行业动态等多维度信息的深度学习，大模型能够精准捕捉金融市场的细微变化和潜在规律。例如，它可以从过去几十年的股票价格走势、宏观经济数据中，挖掘出影响股价波动的关键因素，从而为投资者提供更具前瞻性的投资建议。与通用大模型相比，金融场景大模型具有鲜明的独特优势。它对金融专业知识的理解和运用更加深入，能够准确处理金融领域特有的术语、业务逻辑和风险评估方式。在风险评估中，通用大模型可能只是泛泛分析，而金融场景大模型则能根据金融行业的风险度量标准，精确计算出各种风险指标，为金融机构提供专业、可靠的风险预警。二、多元应用场景，赋能金融全流程（一）智能投顾，开启个性化投资时代在投资领域，金融场景大模型的应用正

金融场景大模型：重塑金融行业新格局在数字化浪潮汹涌的当下，金融行业正经历着深刻变革，而金融场景大模型的出现，无疑成为推动这场变革的关键力量。它宛如一把神奇的钥匙，开启了金融领域智能化、高效化的全新大门。一、深度剖析金融场景大模型金融场景大模型，是专门针对金融领域复杂业务场景打造的人工智能模型。它并非普通的AI模型，而是融合海量金融数据、先进算法与强大算力的结晶。通过对金融市场历史数据、经济指标、行业动态等多维度信息的深度学习，大模型能够精准捕捉金融市场的细微变化和潜在规律。例如，它可以从过去几十年的股票价格走势、宏观经济数据中，挖掘出影响股价波动的关键因素，从而为投资者提供更具前瞻性的投资建议。与通用大模型相比，金融场景大模型具有鲜明的独特优势。它对金融专业知识的理解和运用更加深入，能够准确处理金融领域特有的术语、业务逻辑和风险评估方式。在风险评估中，通用大模型可能只是泛泛分析，而金融场景大模型则能根据金融行业的风险度量标准，精确计算出各种风险指标，为金融机构提供专业、可靠的风险预警。二、多元应用场景，赋能金融全流程（一）智能投顾，开启个性化投资时代在投资领域，金融场景大模型的应用正

金融领域的大模型是指应用于金融领域的大规模机器学习或深度学习模型，用于解决金融市场和金机构所面临的复杂问题。这些模型通常具有较大的数据规模和参数数量，并能够从大量历史数据中学习并提供预测、风险评估、投资决策等功能。金融领域的大模型可以应用于很多不同的方面，包括股票市场预测、期货交易策略、贷款违约风险评估、信用评级、金融欺诈检测、证券交易监管等。星环无涯金融大模型-TranswarpInfinity针对智能投研领域特定的业务逻辑，星环科技通过预训、提示、增强、推导范式的构建，实现Financial-Specific-LLM的训练，推出了金融行业智能投研大模型无涯Infinity。星环科技基于大模型的事件驱动与深度图引擎，实现对事件语义刻画、定价因子挖掘、时序编码、异构关系图卷积传播，进而构建包含事件冲击、时序变化、截面联动和决策博弈等多个维度的智能投研新范式。星环科技无涯金融大模型，寓意学海无涯，既代表了投资领域终身学习的精神，也蕴含了大模型本身在参数架构方面持续迭代的内涵。可以说无涯是一款面向金融量化领域、超大规模参数量的生成式大语言模型。主要通过自监督的增量训练和有监督的指令微调

金融领域的大模型是指应用于金融领域的大规模机器学习或深度学习模型，用于解决金融市场和金机构所面临的复杂问题。这些模型通常具有较大的数据规模和参数数量，并能够从大量历史数据中学习并提供预测、风险评估、投资决策等功能。金融领域的大模型可以应用于很多不同的方面，包括股票市场预测、期货交易策略、贷款违约风险评估、信用评级、金融欺诈检测、证券交易监管等。星环无涯金融大模型-TranswarpInfinity针对智能投研领域特定的业务逻辑，星环科技通过预训、提示、增强、推导范式的构建，实现Financial-Specific-LLM的训练，推出了金融行业智能投研大模型无涯Infinity。星环科技基于大模型的事件驱动与深度图引擎，实现对事件语义刻画、定价因子挖掘、时序编码、异构关系图卷积传播，进而构建包含事件冲击、时序变化、截面联动和决策博弈等多个维度的智能投研新范式。星环科技无涯金融大模型，寓意学海无涯，既代表了投资领域终身学习的精神，也蕴含了大模型本身在参数架构方面持续迭代的内涵。可以说无涯是一款面向金融量化领域、超大规模参数量的生成式大语言模型。主要通过自监督的增量训练和有监督的指令微调

金融场景大模型：重塑金融行业新格局在数字化浪潮汹涌的当下，金融行业正经历着深刻变革，而金融场景大模型的出现，无疑成为推动这场变革的关键力量。它宛如一把神奇的钥匙，开启了金融领域智能化、高效化的全新大门。一、深度剖析金融场景大模型金融场景大模型，是专门针对金融领域复杂业务场景打造的人工智能模型。它并非普通的AI模型，而是融合海量金融数据、先进算法与强大算力的结晶。通过对金融市场历史数据、经济指标、行业动态等多维度信息的深度学习，大模型能够精准捕捉金融市场的细微变化和潜在规律。例如，它可以从过去几十年的股票价格走势、宏观经济数据中，挖掘出影响股价波动的关键因素，从而为投资者提供更具前瞻性的投资建议。与通用大模型相比，金融场景大模型具有鲜明的独特优势。它对金融专业知识的理解和运用更加深入，能够准确处理金融领域特有的术语、业务逻辑和风险评估方式。在风险评估中，通用大模型可能只是泛泛分析，而金融场景大模型则能根据金融行业的风险度量标准，精确计算出各种风险指标，为金融机构提供专业、可靠的风险预警。二、多元应用场景，赋能金融全流程（一）智能投顾，开启个性化投资时代在投资领域，金融场景大模型的应用正

金融场景大模型：重塑金融行业新格局在数字化浪潮汹涌的当下，金融行业正经历着深刻变革，而金融场景大模型的出现，无疑成为推动这场变革的关键力量。它宛如一把神奇的钥匙，开启了金融领域智能化、高效化的全新大门。一、深度剖析金融场景大模型金融场景大模型，是专门针对金融领域复杂业务场景打造的人工智能模型。它并非普通的AI模型，而是融合海量金融数据、先进算法与强大算力的结晶。通过对金融市场历史数据、经济指标、行业动态等多维度信息的深度学习，大模型能够精准捕捉金融市场的细微变化和潜在规律。例如，它可以从过去几十年的股票价格走势、宏观经济数据中，挖掘出影响股价波动的关键因素，从而为投资者提供更具前瞻性的投资建议。与通用大模型相比，金融场景大模型具有鲜明的独特优势。它对金融专业知识的理解和运用更加深入，能够准确处理金融领域特有的术语、业务逻辑和风险评估方式。在风险评估中，通用大模型可能只是泛泛分析，而金融场景大模型则能根据金融行业的风险度量标准，精确计算出各种风险指标，为金融机构提供专业、可靠的风险预警。二、多元应用场景，赋能金融全流程（一）智能投顾，开启个性化投资时代在投资领域，金融场景大模型的应用正

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...

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

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。

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•...

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":...

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

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