数字与大模型的联系

机会、试错成本高、缺乏系统性评价和个性化干预等痛点问题。5.数据治理与大模型的一体化实践数据治理与大模型的一体化实践逐渐成为企业数字化转型的关键路径，以下是一些具体的应用和价值：高质量数据的获取：数据1.数字治理的背景与需求数字化条件下，治理的数字化转型已成为必然趋势。数字技术如大数据、云计算、人工智能等正在深刻影响人类生产生活的各个方面，推动经济形态转型、公共服务和社会治理模式转型，以及政府治理转型。然而，数字化时代也带来了全新的问题和挑战，如治理客体的多变性、复杂性和不确定性，治理主体的多元化，以及治理逻辑的多样性。这些都对治理主体的技术适应性和数字治理能力提出了更高要求。2.大模型在数字治理中的应用大模型作为以数据为中心的人工智能系统，与数据治理形成了一个闭环，是一个不断迭代的过程。大模型通过不断提供更高质量的数据，可以成为行业专家，更好地帮助人们理解行业数据，做好行业数据的治理。反之，数据治理工作结束后，可以将这些更好更多的数据喂给大模型，进一步提升其性能。3.数字人在数字治理中的应用数字人技术在多个领域得到了广泛应用，以下是一些具体的应用场景和案例：政务服务：在线咨询和服务

机会、试错成本高、缺乏系统性评价和个性化干预等痛点问题。5.数据治理与大模型的一体化实践数据治理与大模型的一体化实践逐渐成为企业数字化转型的关键路径，以下是一些具体的应用和价值：高质量数据的获取：数据1.数字治理的背景与需求数字化条件下，治理的数字化转型已成为必然趋势。数字技术如大数据、云计算、人工智能等正在深刻影响人类生产生活的各个方面，推动经济形态转型、公共服务和社会治理模式转型，以及政府治理转型。然而，数字化时代也带来了全新的问题和挑战，如治理客体的多变性、复杂性和不确定性，治理主体的多元化，以及治理逻辑的多样性。这些都对治理主体的技术适应性和数字治理能力提出了更高要求。2.大模型在数字治理中的应用大模型作为以数据为中心的人工智能系统，与数据治理形成了一个闭环，是一个不断迭代的过程。大模型通过不断提供更高质量的数据，可以成为行业专家，更好地帮助人们理解行业数据，做好行业数据的治理。反之，数据治理工作结束后，可以将这些更好更多的数据喂给大模型，进一步提升其性能。3.数字人在数字治理中的应用数字人技术在多个领域得到了广泛应用，以下是一些具体的应用场景和案例：政务服务：在线咨询和服务

生成：数字大模型可以用于文本生成任务，如文章写作、故事创作、诗歌生成等。它能够根据给定的主题或关键词生成连贯、有逻辑的文本内容，为内容创作提供新的思路和方法。知识图谱：数字大模型可以与知识图谱技术相结合，为结合起来进行学习和推理。这种多模态融合的方式将使模型能够更好地理解和处理复杂的现实世界信息，提高模型的应用价值和性能3.开源与共享：开源和共享将成为数字大模型发展的重要趋势。越来越多的研究机构和企业将开源数字大模型是一种基于大量数据训练的人工智能模型，具有强大的语言理解、文本生成、知识推理等能力。数字大模型特点海量数据训练：数字大模型通常需要海量的数据来进行训练，这些数据涵盖了各种领域和主题，如新闻、小说、论文、百科知识等。通过对大量数据的学习，模型能够掌握丰富的语言知识和语义信息，从而更好地理解和生成文本。大规模参数：为了能够处理和学习海量的数据，数字大模型通常具有庞大的参数规模，参数量可达到数十亿甚至上百亿。这些参数能够捕捉到数据中的复杂模式和规律，从而提高模型的性能和泛化能力。强大的计算能力：训练和运行数字大模型需要强大的计算资源支持，包括高性能的CPU、GPU集群等。这些计算资源能够

生成：数字大模型可以用于文本生成任务，如文章写作、故事创作、诗歌生成等。它能够根据给定的主题或关键词生成连贯、有逻辑的文本内容，为内容创作提供新的思路和方法。知识图谱：数字大模型可以与知识图谱技术相结合，为结合起来进行学习和推理。这种多模态融合的方式将使模型能够更好地理解和处理复杂的现实世界信息，提高模型的应用价值和性能3.开源与共享：开源和共享将成为数字大模型发展的重要趋势。越来越多的研究机构和企业将开源数字大模型是一种基于大量数据训练的人工智能模型，具有强大的语言理解、文本生成、知识推理等能力。数字大模型特点海量数据训练：数字大模型通常需要海量的数据来进行训练，这些数据涵盖了各种领域和主题，如新闻、小说、论文、百科知识等。通过对大量数据的学习，模型能够掌握丰富的语言知识和语义信息，从而更好地理解和生成文本。大规模参数：为了能够处理和学习海量的数据，数字大模型通常具有庞大的参数规模，参数量可达到数十亿甚至上百亿。这些参数能够捕捉到数据中的复杂模式和规律，从而提高模型的性能和泛化能力。强大的计算能力：训练和运行数字大模型需要强大的计算资源支持，包括高性能的CPU、GPU集群等。这些计算资源能够

训练模型与推理模型：人工智能的两大核心环节在人工智能领域，训练模型和推理模型构成了机器学习系统的两大核心环节。这两个过程虽然紧密相关，但在目的、方法和应用场景上有着本质区别。理解它们的差异与联系在不忘记旧知识的前提下学习新信息。这些进步正在改变传统的人工智能开发范式。理解训练模型和推理模型的区别与联系，不仅有助于我们把握人工智能系统的工作原理，也能为实际应用中的技术选型和优化提供基础框架。从数据准备到模型部署，这两个环节共同构成了机器学习项目生命周期的核心支柱。遍历训练数据，通过优化算法（如梯度下降）不断调整模型参数，逐步减少预测结果与真实值之间的差异。训练过程通常需要强大的计算资源，尤其是处理大规模数据集时。现代深度学习模型可能包含数百万甚至数十亿个参数，对于掌握人工智能技术的基本原理至关重要。训练模型：从数据中学习规律训练模型是指利用大量数据来调整模型内部参数，使其能够捕捉数据中潜在规律的过程。这个过程类似于人类通过学习积累经验。在训练阶段，算法会反复的是，训练过程是一个"试错"过程。研究人员需要不断调整超参数，监控损失函数和评估指标的变化，防止模型出现过拟合或欠拟合现象。交叉验证等技术常被用于评估模型的泛化能力。推理模型：将知识应用于实践推理模型

生成：数字大模型可以用于文本生成任务，如文章写作、故事创作、诗歌生成等。它能够根据给定的主题或关键词生成连贯、有逻辑的文本内容，为内容创作提供新的思路和方法。知识图谱：数字大模型可以与知识图谱技术相结合，为结合起来进行学习和推理。这种多模态融合的方式将使模型能够更好地理解和处理复杂的现实世界信息，提高模型的应用价值和性能3.开源与共享：开源和共享将成为数字大模型发展的重要趋势。越来越多的研究机构和企业将开源数字大模型是一种基于大量数据训练的人工智能模型，具有强大的语言理解、文本生成、知识推理等能力。数字大模型特点海量数据训练：数字大模型通常需要海量的数据来进行训练，这些数据涵盖了各种领域和主题，如新闻、小说、论文、百科知识等。通过对大量数据的学习，模型能够掌握丰富的语言知识和语义信息，从而更好地理解和生成文本。大规模参数：为了能够处理和学习海量的数据，数字大模型通常具有庞大的参数规模，参数量可达到数十亿甚至上百亿。这些参数能够捕捉到数据中的复杂模式和规律，从而提高模型的性能和泛化能力。强大的计算能力：训练和运行数字大模型需要强大的计算资源支持，包括高性能的CPU、GPU集群等。这些计算资源能够

生成：数字大模型可以用于文本生成任务，如文章写作、故事创作、诗歌生成等。它能够根据给定的主题或关键词生成连贯、有逻辑的文本内容，为内容创作提供新的思路和方法。知识图谱：数字大模型可以与知识图谱技术相结合，为结合起来进行学习和推理。这种多模态融合的方式将使模型能够更好地理解和处理复杂的现实世界信息，提高模型的应用价值和性能3.开源与共享：开源和共享将成为数字大模型发展的重要趋势。越来越多的研究机构和企业将开源数字大模型是一种基于大量数据训练的人工智能模型，具有强大的语言理解、文本生成、知识推理等能力。数字大模型特点海量数据训练：数字大模型通常需要海量的数据来进行训练，这些数据涵盖了各种领域和主题，如新闻、小说、论文、百科知识等。通过对大量数据的学习，模型能够掌握丰富的语言知识和语义信息，从而更好地理解和生成文本。大规模参数：为了能够处理和学习海量的数据，数字大模型通常具有庞大的参数规模，参数量可达到数十亿甚至上百亿。这些参数能够捕捉到数据中的复杂模式和规律，从而提高模型的性能和泛化能力。强大的计算能力：训练和运行数字大模型需要强大的计算资源支持，包括高性能的CPU、GPU集群等。这些计算资源能够

生成：数字大模型可以用于文本生成任务，如文章写作、故事创作、诗歌生成等。它能够根据给定的主题或关键词生成连贯、有逻辑的文本内容，为内容创作提供新的思路和方法。知识图谱：数字大模型可以与知识图谱技术相结合，为结合起来进行学习和推理。这种多模态融合的方式将使模型能够更好地理解和处理复杂的现实世界信息，提高模型的应用价值和性能3.开源与共享：开源和共享将成为数字大模型发展的重要趋势。越来越多的研究机构和企业将开源数字大模型是一种基于大量数据训练的人工智能模型，具有强大的语言理解、文本生成、知识推理等能力。数字大模型特点海量数据训练：数字大模型通常需要海量的数据来进行训练，这些数据涵盖了各种领域和主题，如新闻、小说、论文、百科知识等。通过对大量数据的学习，模型能够掌握丰富的语言知识和语义信息，从而更好地理解和生成文本。大规模参数：为了能够处理和学习海量的数据，数字大模型通常具有庞大的参数规模，参数量可达到数十亿甚至上百亿。这些参数能够捕捉到数据中的复杂模式和规律，从而提高模型的性能和泛化能力。强大的计算能力：训练和运行数字大模型需要强大的计算资源支持，包括高性能的CPU、GPU集群等。这些计算资源能够

生成：数字大模型可以用于文本生成任务，如文章写作、故事创作、诗歌生成等。它能够根据给定的主题或关键词生成连贯、有逻辑的文本内容，为内容创作提供新的思路和方法。知识图谱：数字大模型可以与知识图谱技术相结合，为结合起来进行学习和推理。这种多模态融合的方式将使模型能够更好地理解和处理复杂的现实世界信息，提高模型的应用价值和性能3.开源与共享：开源和共享将成为数字大模型发展的重要趋势。越来越多的研究机构和企业将开源数字大模型是一种基于大量数据训练的人工智能模型，具有强大的语言理解、文本生成、知识推理等能力。数字大模型特点海量数据训练：数字大模型通常需要海量的数据来进行训练，这些数据涵盖了各种领域和主题，如新闻、小说、论文、百科知识等。通过对大量数据的学习，模型能够掌握丰富的语言知识和语义信息，从而更好地理解和生成文本。大规模参数：为了能够处理和学习海量的数据，数字大模型通常具有庞大的参数规模，参数量可达到数十亿甚至上百亿。这些参数能够捕捉到数据中的复杂模式和规律，从而提高模型的性能和泛化能力。强大的计算能力：训练和运行数字大模型需要强大的计算资源支持，包括高性能的CPU、GPU集群等。这些计算资源能够

生成：数字大模型可以用于文本生成任务，如文章写作、故事创作、诗歌生成等。它能够根据给定的主题或关键词生成连贯、有逻辑的文本内容，为内容创作提供新的思路和方法。知识图谱：数字大模型可以与知识图谱技术相结合，为结合起来进行学习和推理。这种多模态融合的方式将使模型能够更好地理解和处理复杂的现实世界信息，提高模型的应用价值和性能3.开源与共享：开源和共享将成为数字大模型发展的重要趋势。越来越多的研究机构和企业将开源数字大模型是一种基于大量数据训练的人工智能模型，具有强大的语言理解、文本生成、知识推理等能力。数字大模型特点海量数据训练：数字大模型通常需要海量的数据来进行训练，这些数据涵盖了各种领域和主题，如新闻、小说、论文、百科知识等。通过对大量数据的学习，模型能够掌握丰富的语言知识和语义信息，从而更好地理解和生成文本。大规模参数：为了能够处理和学习海量的数据，数字大模型通常具有庞大的参数规模，参数量可达到数十亿甚至上百亿。这些参数能够捕捉到数据中的复杂模式和规律，从而提高模型的性能和泛化能力。强大的计算能力：训练和运行数字大模型需要强大的计算资源支持，包括高性能的CPU、GPU集群等。这些计算资源能够

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：

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。...

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

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":...

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。

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

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"}...