金融大模型业务方案

金融大模型是基于海量金融数据训练而成的人工智能模型，能够理解和生成与金融相关的文本、数据等信息，为金融业务提供各种支持和解决方案。金融大模型特点：数据驱动：依赖大量的金融数据进行训练，从而能够准确地应用场景的专属模型，提高模型的针对性和有效性。多模态融合：与其他技术如大数据、区块链、物联网等深度融合，实现多模态数据的综合分析和应用，为金融业务提供更全面、立体的视角和解决方案，例如结合图像识别技术模型的逻辑推理能力，协助工作人员提高对财务造假等违法行为的监管查处效能，更好地监测和防范金融市场的系统性风险，同时金融机构自身也可借助大模型确保业务操作符合相关法律法规和监管要求。金融大模型优势提高风险的早期预警和精准评估，帮助金融机构有效防范和化解各类风险，维护金融市场的稳定。金融大模型发展趋势行业定制化：未来金融大模型将更加注重行业定制化，根据不同金融机构的业务特点和需求，开发出更加贴合实际把握金融市场的规律和趋势，为决策提供有力依据。专业聚焦：专注于金融领域的知识和任务，如风险评估、投资分析、市场预测等，相比通用大模型，在金融专业问题的处理上更加精准和有效。深度交互：具备强大的自然语言

金融大模型是基于海量金融数据训练而成的人工智能模型，能够理解和生成与金融相关的文本、数据等信息，为金融业务提供各种支持和解决方案。金融大模型特点：数据驱动：依赖大量的金融数据进行训练，从而能够准确地应用场景的专属模型，提高模型的针对性和有效性。多模态融合：与其他技术如大数据、区块链、物联网等深度融合，实现多模态数据的综合分析和应用，为金融业务提供更全面、立体的视角和解决方案，例如结合图像识别技术模型的逻辑推理能力，协助工作人员提高对财务造假等违法行为的监管查处效能，更好地监测和防范金融市场的系统性风险，同时金融机构自身也可借助大模型确保业务操作符合相关法律法规和监管要求。金融大模型优势提高风险的早期预警和精准评估，帮助金融机构有效防范和化解各类风险，维护金融市场的稳定。金融大模型发展趋势行业定制化：未来金融大模型将更加注重行业定制化，根据不同金融机构的业务特点和需求，开发出更加贴合实际把握金融市场的规律和趋势，为决策提供有力依据。专业聚焦：专注于金融领域的知识和任务，如风险评估、投资分析、市场预测等，相比通用大模型，在金融专业问题的处理上更加精准和有效。深度交互：具备强大的自然语言

评估、投资策略制定、客户行为分析等功能。常见的机器学习算法，如逻辑回归、决策树、支持向量机等，在金融大模型中被广泛应用。以风险评估为例，模型可以通过学习历史数据中的风险特征，建立风险评估模型，对新的业务适应性和扩展性。它可以根据不同的金融业务场景和需求进行定制化训练和优化，快速适应市场变化和业务创新。同时，随着数据量的增加和算法的不断改进，金融大模型的性能还可以持续提升，为金融行业的长期发展提供有力支持。金融大模型：开启金融新时代的智能引擎金融大模型的崛起在当今数字化浪潮汹涌澎湃的时代，金融领域正经历着深刻的变革，而金融大模型的横空出世，无疑成为这场变革中最为耀眼的明星。它就像一位拥有超凡智慧的金融大模型的构建是一项复杂而精妙的工程，融合了多种先进的技术，其中自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）和深度学习（DL）技术是其核心支撑。自然语言处理技术赋予金融大模型理解和处理人类语言的能力，使其能够解读金融领域的专业文本，如研究报告、新闻资讯、政策法规等。通过词嵌入、序列到序列模型等技术，金融大模型可以将文本转化为机器能够理解的向量表示，进而实现信息抽取、情感分析、文本分类等任务。在分析金融

评估、投资策略制定、客户行为分析等功能。常见的机器学习算法，如逻辑回归、决策树、支持向量机等，在金融大模型中被广泛应用。以风险评估为例，模型可以通过学习历史数据中的风险特征，建立风险评估模型，对新的业务适应性和扩展性。它可以根据不同的金融业务场景和需求进行定制化训练和优化，快速适应市场变化和业务创新。同时，随着数据量的增加和算法的不断改进，金融大模型的性能还可以持续提升，为金融行业的长期发展提供有力支持。金融大模型：开启金融新时代的智能引擎金融大模型的崛起在当今数字化浪潮汹涌澎湃的时代，金融领域正经历着深刻的变革，而金融大模型的横空出世，无疑成为这场变革中最为耀眼的明星。它就像一位拥有超凡智慧的金融大模型的构建是一项复杂而精妙的工程，融合了多种先进的技术，其中自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）和深度学习（DL）技术是其核心支撑。自然语言处理技术赋予金融大模型理解和处理人类语言的能力，使其能够解读金融领域的专业文本，如研究报告、新闻资讯、政策法规等。通过词嵌入、序列到序列模型等技术，金融大模型可以将文本转化为机器能够理解的向量表示，进而实现信息抽取、情感分析、文本分类等任务。在分析金融

评估、投资策略制定、客户行为分析等功能。常见的机器学习算法，如逻辑回归、决策树、支持向量机等，在金融大模型中被广泛应用。以风险评估为例，模型可以通过学习历史数据中的风险特征，建立风险评估模型，对新的业务适应性和扩展性。它可以根据不同的金融业务场景和需求进行定制化训练和优化，快速适应市场变化和业务创新。同时，随着数据量的增加和算法的不断改进，金融大模型的性能还可以持续提升，为金融行业的长期发展提供有力支持。金融大模型：开启金融新时代的智能引擎金融大模型的崛起在当今数字化浪潮汹涌澎湃的时代，金融领域正经历着深刻的变革，而金融大模型的横空出世，无疑成为这场变革中最为耀眼的明星。它就像一位拥有超凡智慧的金融大模型的构建是一项复杂而精妙的工程，融合了多种先进的技术，其中自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）和深度学习（DL）技术是其核心支撑。自然语言处理技术赋予金融大模型理解和处理人类语言的能力，使其能够解读金融领域的专业文本，如研究报告、新闻资讯、政策法规等。通过词嵌入、序列到序列模型等技术，金融大模型可以将文本转化为机器能够理解的向量表示，进而实现信息抽取、情感分析、文本分类等任务。在分析金融

评估、投资策略制定、客户行为分析等功能。常见的机器学习算法，如逻辑回归、决策树、支持向量机等，在金融大模型中被广泛应用。以风险评估为例，模型可以通过学习历史数据中的风险特征，建立风险评估模型，对新的业务适应性和扩展性。它可以根据不同的金融业务场景和需求进行定制化训练和优化，快速适应市场变化和业务创新。同时，随着数据量的增加和算法的不断改进，金融大模型的性能还可以持续提升，为金融行业的长期发展提供有力支持。金融大模型：开启金融新时代的智能引擎金融大模型的崛起在当今数字化浪潮汹涌澎湃的时代，金融领域正经历着深刻的变革，而金融大模型的横空出世，无疑成为这场变革中最为耀眼的明星。它就像一位拥有超凡智慧的金融大模型的构建是一项复杂而精妙的工程，融合了多种先进的技术，其中自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）和深度学习（DL）技术是其核心支撑。自然语言处理技术赋予金融大模型理解和处理人类语言的能力，使其能够解读金融领域的专业文本，如研究报告、新闻资讯、政策法规等。通过词嵌入、序列到序列模型等技术，金融大模型可以将文本转化为机器能够理解的向量表示，进而实现信息抽取、情感分析、文本分类等任务。在分析金融

评估、投资策略制定、客户行为分析等功能。常见的机器学习算法，如逻辑回归、决策树、支持向量机等，在金融大模型中被广泛应用。以风险评估为例，模型可以通过学习历史数据中的风险特征，建立风险评估模型，对新的业务适应性和扩展性。它可以根据不同的金融业务场景和需求进行定制化训练和优化，快速适应市场变化和业务创新。同时，随着数据量的增加和算法的不断改进，金融大模型的性能还可以持续提升，为金融行业的长期发展提供有力支持。金融大模型：开启金融新时代的智能引擎金融大模型的崛起在当今数字化浪潮汹涌澎湃的时代，金融领域正经历着深刻的变革，而金融大模型的横空出世，无疑成为这场变革中最为耀眼的明星。它就像一位拥有超凡智慧的金融大模型的构建是一项复杂而精妙的工程，融合了多种先进的技术，其中自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）和深度学习（DL）技术是其核心支撑。自然语言处理技术赋予金融大模型理解和处理人类语言的能力，使其能够解读金融领域的专业文本，如研究报告、新闻资讯、政策法规等。通过词嵌入、序列到序列模型等技术，金融大模型可以将文本转化为机器能够理解的向量表示，进而实现信息抽取、情感分析、文本分类等任务。在分析金融

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，而金融服务质量金融机构在拓展业务时，精准找到目标客户至关重要。金融场景大模型通过对海量客户数据的分析，能够深入了解客户的消费习惯、金融需求和潜在痛点。银行想要推广一款新的理财产品，大模型可以从客户的资产规模金融场景大模型：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、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

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，而金融服务质量金融机构在拓展业务时，精准找到目标客户至关重要。金融场景大模型通过对海量客户数据的分析，能够深入了解客户的消费习惯、金融需求和潜在痛点。银行想要推广一款新的理财产品，大模型可以从客户的资产规模金融场景大模型：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、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

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，而金融服务质量金融机构在拓展业务时，精准找到目标客户至关重要。金融场景大模型通过对海量客户数据的分析，能够深入了解客户的消费习惯、金融需求和潜在痛点。银行想要推广一款新的理财产品，大模型可以从客户的资产规模金融场景大模型：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、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

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

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。...

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"}...

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：

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...

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•...

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":...