大模型私有化应用有哪些

协作：大模型的应用往往涉及到企业的多个部门和业务领域，私有化大模型的建设可以促进企业内部各部门之间的协作与沟通，打破信息孤岛，实现数据共享和知识融合，共同推动企业的数字化转型和创新发展。私有化大模型是指企业在自身的技术基础设施和数据环境中构建、训练和部署的专属大模型，与公有云大模型相对应，具有以下特点和优势：数据隐私与安全数据隔离性：企业的数据保留在自己的私有环境中，与其他企业的增强数据的安全性。符合法规要求：对于一些对数据隐私和安全要求极高的行业，如金融、医疗等，私有化大模型能够更好地满足相关法规和监管要求。定制化程度高适应特定业务需求：企业可以根据自身的业务特点、流程和目标，对私有化大模型进行定制化训练和优化，使其更精准地满足企业的特定需求。融入企业知识体系：将企业内部的专业知识、行业经验和独特的业务逻辑融入到大模型中，使其能够更好地理解和处理企业相关的问题，提供更贴合企业实际情况的解决方案，从而提升企业的核心竞争力。灵活调整与优化：企业拥有对私有化大模型的完全控制权，可以根据业务的发展和变化，灵活地对模型进行调整、优化和升级，以适应不断变化的市场环境和业务需求

协作：大模型的应用往往涉及到企业的多个部门和业务领域，私有化大模型的建设可以促进企业内部各部门之间的协作与沟通，打破信息孤岛，实现数据共享和知识融合，共同推动企业的数字化转型和创新发展。私有化大模型是指企业在自身的技术基础设施和数据环境中构建、训练和部署的专属大模型，与公有云大模型相对应，具有以下特点和优势：数据隐私与安全数据隔离性：企业的数据保留在自己的私有环境中，与其他企业的增强数据的安全性。符合法规要求：对于一些对数据隐私和安全要求极高的行业，如金融、医疗等，私有化大模型能够更好地满足相关法规和监管要求。定制化程度高适应特定业务需求：企业可以根据自身的业务特点、流程和目标，对私有化大模型进行定制化训练和优化，使其更精准地满足企业的特定需求。融入企业知识体系：将企业内部的专业知识、行业经验和独特的业务逻辑融入到大模型中，使其能够更好地理解和处理企业相关的问题，提供更贴合企业实际情况的解决方案，从而提升企业的核心竞争力。灵活调整与优化：企业拥有对私有化大模型的完全控制权，可以根据业务的发展和变化，灵活地对模型进行调整、优化和升级，以适应不断变化的市场环境和业务需求

协作：大模型的应用往往涉及到企业的多个部门和业务领域，私有化大模型的建设可以促进企业内部各部门之间的协作与沟通，打破信息孤岛，实现数据共享和知识融合，共同推动企业的数字化转型和创新发展。私有化大模型是指企业在自身的技术基础设施和数据环境中构建、训练和部署的专属大模型，与公有云大模型相对应，具有以下特点和优势：数据隐私与安全数据隔离性：企业的数据保留在自己的私有环境中，与其他企业的增强数据的安全性。符合法规要求：对于一些对数据隐私和安全要求极高的行业，如金融、医疗等，私有化大模型能够更好地满足相关法规和监管要求。定制化程度高适应特定业务需求：企业可以根据自身的业务特点、流程和目标，对私有化大模型进行定制化训练和优化，使其更精准地满足企业的特定需求。融入企业知识体系：将企业内部的专业知识、行业经验和独特的业务逻辑融入到大模型中，使其能够更好地理解和处理企业相关的问题，提供更贴合企业实际情况的解决方案，从而提升企业的核心竞争力。灵活调整与优化：企业拥有对私有化大模型的完全控制权，可以根据业务的发展和变化，灵活地对模型进行调整、优化和升级，以适应不断变化的市场环境和业务需求

协作：大模型的应用往往涉及到企业的多个部门和业务领域，私有化大模型的建设可以促进企业内部各部门之间的协作与沟通，打破信息孤岛，实现数据共享和知识融合，共同推动企业的数字化转型和创新发展。私有化大模型是指企业在自身的技术基础设施和数据环境中构建、训练和部署的专属大模型，与公有云大模型相对应，具有以下特点和优势：数据隐私与安全数据隔离性：企业的数据保留在自己的私有环境中，与其他企业的增强数据的安全性。符合法规要求：对于一些对数据隐私和安全要求极高的行业，如金融、医疗等，私有化大模型能够更好地满足相关法规和监管要求。定制化程度高适应特定业务需求：企业可以根据自身的业务特点、流程和目标，对私有化大模型进行定制化训练和优化，使其更精准地满足企业的特定需求。融入企业知识体系：将企业内部的专业知识、行业经验和独特的业务逻辑融入到大模型中，使其能够更好地理解和处理企业相关的问题，提供更贴合企业实际情况的解决方案，从而提升企业的核心竞争力。灵活调整与优化：企业拥有对私有化大模型的完全控制权，可以根据业务的发展和变化，灵活地对模型进行调整、优化和升级，以适应不断变化的市场环境和业务需求

协作：大模型的应用往往涉及到企业的多个部门和业务领域，私有化大模型的建设可以促进企业内部各部门之间的协作与沟通，打破信息孤岛，实现数据共享和知识融合，共同推动企业的数字化转型和创新发展。私有化大模型是指企业在自身的技术基础设施和数据环境中构建、训练和部署的专属大模型，与公有云大模型相对应，具有以下特点和优势：数据隐私与安全数据隔离性：企业的数据保留在自己的私有环境中，与其他企业的增强数据的安全性。符合法规要求：对于一些对数据隐私和安全要求极高的行业，如金融、医疗等，私有化大模型能够更好地满足相关法规和监管要求。定制化程度高适应特定业务需求：企业可以根据自身的业务特点、流程和目标，对私有化大模型进行定制化训练和优化，使其更精准地满足企业的特定需求。融入企业知识体系：将企业内部的专业知识、行业经验和独特的业务逻辑融入到大模型中，使其能够更好地理解和处理企业相关的问题，提供更贴合企业实际情况的解决方案，从而提升企业的核心竞争力。灵活调整与优化：企业拥有对私有化大模型的完全控制权，可以根据业务的发展和变化，灵活地对模型进行调整、优化和升级，以适应不断变化的市场环境和业务需求

大模型“私有化”：企业数据智能的新钥匙？一、解锁私有化大模型私有化大模型是指将经过海量数据训练、具备强大智能能力的AI模型，从公有云迁移至企业自己的“领地”，即企业内部的服务器或私有云上运行。这一转变，赋予了企业对模型更强的掌控力，极大地提升了数据和模型的安全性。除了数据安全，私有化大模型还能满足企业个性化定制的需求。每个企业都有其独特的业务模式和运营流程，标准化的大模型往往难以完全契合企业的特定需求。私有化大模型则为企业提供了“量身定制”的可能，企业可以根据自身业务特点和需求，对模型进行个性化定制。私有化大模型在提升业务效率方面也表现出色。由于数据和模型都在企业内部，数据传输和处理无需经过外部网络，大大减少了延迟，实现了快速响应。二、私有化大模型的独特优势（一）数据安全的坚固堡垒在数字化进程中，数据已然成为企业的核心资产，其安全与否直接关系到企业的生死存亡。对于金融行业而言，数据泄露病历、诊断结果、基因数据等包含了个人隐私和健康信息，一旦泄露，可能对患者的生活造成严重影响，甚至引发歧视等问题。私有化大模型为企业的数据安全提供了可靠的保障。在公有云环境下，数据需要在网络中传输并存储在

大模型“私有化”：企业数据智能的新钥匙？一、解锁私有化大模型私有化大模型是指将经过海量数据训练、具备强大智能能力的AI模型，从公有云迁移至企业自己的“领地”，即企业内部的服务器或私有云上运行。这一转变，赋予了企业对模型更强的掌控力，极大地提升了数据和模型的安全性。除了数据安全，私有化大模型还能满足企业个性化定制的需求。每个企业都有其独特的业务模式和运营流程，标准化的大模型往往难以完全契合企业的特定需求。私有化大模型则为企业提供了“量身定制”的可能，企业可以根据自身业务特点和需求，对模型进行个性化定制。私有化大模型在提升业务效率方面也表现出色。由于数据和模型都在企业内部，数据传输和处理无需经过外部网络，大大减少了延迟，实现了快速响应。二、私有化大模型的独特优势（一）数据安全的坚固堡垒在数字化进程中，数据已然成为企业的核心资产，其安全与否直接关系到企业的生死存亡。对于金融行业而言，数据泄露病历、诊断结果、基因数据等包含了个人隐私和健康信息，一旦泄露，可能对患者的生活造成严重影响，甚至引发歧视等问题。私有化大模型为企业的数据安全提供了可靠的保障。在公有云环境下，数据需要在网络中传输并存储在

基于大模型的私有化本地知识问答是一种利用大型语言模型技术，在本地部署并针对特定组织或个人的私有知识进行问答的应用模式。原理数据收集与整理：首先需要收集组织或个人本地的各种知识数据，如企业内部的产品手册、技术文档、操作流程、客户案例，或者个人的学习资料、研究笔记等。这些数据是构建私有化知识问答系统的基础。模型训练与微调：利用收集到的本地数据，对预训练的大模型进行微调。通过将本地知识与大模型的通用升级，添加新的知识数据，进一步提升系统的性能和覆盖范围。应用场景企业内部知识管理：企业可以利用私有化本地知识问答系统，为员工提供快速获取内部知识的渠道，帮助新员工快速熟悉业务流程、产品信息等知识相结合，使模型能够更好地理解和处理与本地相关的问题。在微调过程中，模型会学习本地数据中的语言模式、概念关系和业务逻辑等，从而适应特定的知识领域和应用场景。问答交互：经过训练和微调后的大模型，能够接收，提供更贴合实际需求的个性化服务。高效准确：借助大模型的强大语言理解和生成能力，能够快速准确地回答各种复杂问题，提高知识获取的效率。可扩展性：随着组织或个人知识的不断积累和更新，可以方便地对系统进行扩展和

基于大模型的私有化本地知识问答是一种利用大型语言模型技术，在本地部署并针对特定组织或个人的私有知识进行问答的应用模式。原理数据收集与整理：首先需要收集组织或个人本地的各种知识数据，如企业内部的产品手册、技术文档、操作流程、客户案例，或者个人的学习资料、研究笔记等。这些数据是构建私有化知识问答系统的基础。模型训练与微调：利用收集到的本地数据，对预训练的大模型进行微调。通过将本地知识与大模型的通用升级，添加新的知识数据，进一步提升系统的性能和覆盖范围。应用场景企业内部知识管理：企业可以利用私有化本地知识问答系统，为员工提供快速获取内部知识的渠道，帮助新员工快速熟悉业务流程、产品信息等知识相结合，使模型能够更好地理解和处理与本地相关的问题。在微调过程中，模型会学习本地数据中的语言模式、概念关系和业务逻辑等，从而适应特定的知识领域和应用场景。问答交互：经过训练和微调后的大模型，能够接收，提供更贴合实际需求的个性化服务。高效准确：借助大模型的强大语言理解和生成能力，能够快速准确地回答各种复杂问题，提高知识获取的效率。可扩展性：随着组织或个人知识的不断积累和更新，可以方便地对系统进行扩展和

，部署和运行应用程序，实现对数据的自主掌控。私有化数据平台的优势私有化数据平台在当今数字化时代，展现出了诸多显著优势，使其成为众多企业在数据管理与运用方面的理想选择。安全性大升级私有化数据平台将数据存储模块，如增加新的数据采集接口、数据分析算法等，就能快速适应新业务的数据处理需求。成本控制有优势虽然私有化数据平台在初期建设时需要投入较大的资金，用于购买服务器、网络设备以及软件授权等，但从长期来看，它大幅上升，而私有化数据平台只需在现有基础上进行适度扩展，就能有效控制成本。私有化数据平台的应用场景私有化数据平台凭借其卓越的安全性、高度的定制化能力以及强大的灵活性，在众多领域都展现出了独特的应用价值和协同办公，提高工作效率和决策的科学性。企业级应用：推动业务创新对于企业而言，私有化数据平台能够满足其个性化的业务需求，助力企业挖掘数据价值，推动业务创新和发展。企业可以根据自身的业务特点和发展战略数据新“管家”：探秘私有化数据平台什么是私有化数据平台私有化数据平台，从本质上来说，是一种云计算服务，但它与常见的公有云服务有着显著区别。它允许用户在私有环境，比如企业内部的私有云或者专用服务器上

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

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"}...

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":...

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...

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：

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•...

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。