大模型在医疗的运用

随着信息技术的不断发展，医疗行业也迈入了数字化时代，医疗数据的积累和利用成为促进医疗发展的重要因素。医疗大数据平的建立和运用，能够为医疗机构和医生提供更精确、高效的信息支持，推动医疗服务的质量提和医学科研的发展。数据集中化管理：医疗大数据平台能够将分散在不同机构和系统中的医疗数据进行集中管理。传统的医疗数据存储方式分散且缺乏规范，导致数据难以共享和利用，同时也增加了数据管理的复杂性。而医疗大数据平台能够对海量的医疗数据进行有效的分析和挖掘。通过运用大数据分析技术，医疗大数据平台能够挖掘出医疗数据中隐藏的规律和模式，提取有用信息，并为医疗决策和临床实践提供科学依据。同时，医疗大数据平台还可数据的分析和综合，医疗大数据平台可以为医生提供更精确的诊断和治疗建议，提高医生的临床决策能力。同时，在患者管理和康复监护等方面，医疗大数据平台也可以为医生提供更全面的者数据支持，实现个性化的治疗计划和数据平台的建立可以实现数据集中存储和管理，使得医疗数据更加易于访问和利用，提高了数据的可靠性和准确性。数据共享与流通：医疗大数据平台的建立能够促进医疗数据的共享交流。医疗数据具有重要的研究和临床应用价值

揭秘医疗大模型训练：开启医疗智能化新纪元在科技飞速发展的当下，人工智能正以前所未有的速度渗透到各个领域，医疗行业也不例外。医疗大模型作为人工智能在医疗领域的关键应用，正逐渐改变着传统的医疗模式。而大量医疗数据的学习，它能够实现疾病的精准诊断、个性化治疗方案的制定以及药物研发的加速等。例如，在疾病诊断方面，大模型可以快速分析患者的症状、病史、检查结果等多源数据，给出准确的诊断建议，帮助医生提高诊断出图像中的病变部位、类型等信息，这通常由专业的医生和标注人员完成。三、训练中的关键技术要点（一）深度学习算法深度学习是训练医疗大模型的核心技术之一，其中卷积神经网络（CNN）在处理医学影像数据方面训练医疗大模型，就像是为这个智能医疗时代打造一把万能钥匙，今天，让我们一同深入了解这一关键过程。一、训练医疗大模型的重大意义医疗大模型可以理解为一个拥有海量医学知识和强大分析能力的“超级大脑”。通过对效率和准确性，减少误诊和漏诊的发生。二、训练前的数据准备（一）数据收集这是训练医疗大模型的基础。数据来源广泛，包括医院的电子病历系统，记录了患者的基本信息、疾病诊断、治疗过程等；医学影像数据，如X光

了很多医疗场景和疾病类型，随着人工智能技术不断发展和医疗数据的不断积累，医疗大模型将逐渐成为医学领域的重要工具。星环科技大模型训练工具，帮助企业打造自己的专属大模型星环科技在行业内首先提出行业大模型医疗大模型是指通过对医学数据进行深度学习训练得到的具有度复杂性和高准确性的数学模型。这些模型可以用于疾病预测、医学图像识别、仿真和治疗方案制定等医学领域的任务。医疗大模型的建立需要大量高质量的医学数据，包括病人的基本信息、体征数据、生理指标、影像图像、实验室检验结果等。通过人工智能算法对这些数据进行训练，可以学习到庞大的医学知识和经验，从而实现对疾病的准确预测和治疗方案的优化。医疗大模型的用涵盖客户将原型的大语言模型应用，成功在实际生产中投入应用；第三，帮助客户运营在生产中应用的大语言模型和大模型的持续提升。除此之外，星环科技在行业首先推出了两大行业大模型：服务于金融行业的星环金融大模型无涯，以及大数据分析大模型SoLar“求索”。应用创新场景，推出相应的工具，帮助企业构建自有的行业大模型，通过大模型基础设施，形成具备“新型人机交互”且“敏捷可持续迭代“的人工智能应用。为了帮助企业用户基于大模型构建未来应用，星环科技推出

医疗大模型的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面：生命科学领域：大模型可以用于进行蛋白质语言理解和生成任务，以及赋能DNA/RNA等生命组学计算，从而辅助生物医学研究开发工作。药械研发领域：大模型可以服务于药品和器械从研发到上市的各个环节，包括药物发现、临床前研究、临床试验、注册申请、上市后再评价等。医疗问答和智能问诊领域：大模型可以通过对话方式回答用户的医疗健康问题，提高问诊准确性和、智能化。医疗保险领域：大模型可以助力医疗保险数据处理自动化和信息咨询，落地场景向智能核保核赔延伸。医学教育领域：大模型可以模拟不同类型的病人与医生进行对话，带来提高学生知识、技能和能力的新机会。随着人工智能技术的不断发展，医疗大模型将会在更多领域得到应用，为医疗行业的发展带来更多可能性。智能化水平。辅助诊疗和临床决策领域：大模型可以预测疾病风险、生成诊断和治疗建议，为临床决策提供支持。个人健康管理领域：大模型可以帮助个人在非医院场景中解决健康问题，推动个人健康管理迈向主动化、个性化

自主研发的分布式在线交易型数据库，提供完整的关系型数据库的能力，并且具备可扩展、高并发、高可用、数据灾备等特性。高并发、大数据量的交易型业务场景是KunDB的专长，使用KunDB医疗信息查询应用支持在可以在任何办公终端、授权的智能终端调阅患者的就医全流程数据。诊疗过程中，可以借助计算机提供的临床决策支持信息，避免医疗差错。利用临床数据中心知识库，辅助优化临床应用为临床科研和医疗大数据挖掘奠定了基础。未来，星环科技将继续在医疗大数据领域探索，推动医疗大数据的应用与突破，加速医疗行业大数据转型，从而促进社会整体医疗水平的进步。有限公司前身是成立于1999年的东华软件股份公司医疗卫生事业部，在20多年时间里，东华医为累计为全国800多家医院、医疗集团、保险公司、卫生健康委和社保局等机构提供各类产品解决方案，包括智慧医院、数据云的产品矩阵，助力客户及合作伙伴快速开发数据应用系统和数字化应用，推动业务数字化转型，有超过2,000家用户，广泛分布在金融、政府、能源、交通、制造等领域。基于东华医为在医疗领域的经验沉淀和星环

医疗健康大数据平台：解锁医疗新未来医疗健康大数据平台的“超能力”在医疗健康领域，大数据平台正发挥着越来越重要的作用，它就像一位拥有“超能力”的超级英雄，为医疗行业带来了前所未有的变革。（一）数据汇聚信息管理系统（LIS）等医疗机构内部系统，还包括可穿戴设备、健康管理APP等外部设备和应用产生的数据。（二）精准医疗辅助精准医疗是医疗领域发展的重要方向，而医疗健康大数据平台在其中发挥着关键的辅助作用，做到防患于未然。平台通过收集和分析大量的历史医疗数据、人口统计数据、环境数据、生活方式数据等，运用先进的数据分析算法和机器学习模型，能够识别出与疾病发生相关的风险因素，并建立疾病预测模型。（四）医疗提供数据支持。未来已来：医疗新图景展望未来，医疗健康大数据平台将在更多领域发挥重要作用，为医疗行业带来更加深远的变革。在远程医疗方面，随着5G、物联网等技术的不断发展，医疗健康大数据平台将与远程医疗更加紧密地结合。通过可穿戴设备和远程监测技术，患者的生理数据能够实时传输到大数据平台，医生可以根据这些数据对患者进行远程诊断和治疗指导。在新药研发领域，医疗健康大数据平台将成为强大的助力。平台能够整合大量

隐私计算平台在医疗大数据和政务大数据平台的应用如下：医疗大数据平台促进医疗机构间数据共享：不同医院之间可通过隐私计算平台共享患者数据，如病历、检查检验结果等，以提供更全面准确的诊断和治疗方案。各医院数据不出院的数据共享机制，利用隐私计算模型快速实现标准化数据筛选、病例样本入组及不涉及原始数据的计算结果采集，同时通过区块链技术对计算过程进行自动存证与监管。助力医疗健康大数据中心建设：医疗健康大的数据在本地存储和处理，仅共享必要的分析结果，既保护了患者隐私，又实现了医疗数据的有效整合利用，提高了诊断效率和治疗效果。支持多中心临床科研：在多中心临床科研平台建设中，引入隐私计算技术，构建原始临床数据中心通过搭建隐私计算平台，融合新兴的数据安全技术，在保证患者个人隐私不外泄、增强卫生健康数据安全性与监管效能的同时，完成数据的开放共享利用，促进地区医疗水平提升。推动医学数据价值发挥：基于隐私计算开展医疗数据合作方案，实现在数据隐私保护下医学数据安全统计分析和医学模拟仿真和预判，从而进行跨机构的医学影像识别、临床医学研究、疾病筛查、AI辅助诊疗等医疗领域应用，提升医疗领域的数智化水平。政务大

数据和AI的智慧应用创新，赋能惠民、惠医、惠政和惠业。算法服务与模型：基于大数据和人工智能技术，构建医疗领域图像识别和文本后结构化能力，并对结构化数据深度学习、知识挖掘和建模，沉淀多种医疗AI应用模型并市场化。医疗大数据平台是专门针对医疗健康行业设计的，旨在通过数据的采集、存储、处理、分析和可视化等功能，为医疗机构提供智能化的解决方案。多源异构数据集成：医疗大数据平台能够集成多种来源和类型的数据，包括多种综合可视分析。数据安全与保护：医疗大数据平台注重数据安全，通过存储双活技术、备份容灾技术等为医院系统的高可用性提供了技术保障。智慧应用创新：平台汇聚各类医疗健康数据，形成完整的大数据体系，实现基于大：支持XML和JSON等格式的数据写入服务，以满足医疗场景下的数据交换需求。数据可视化：智慧医院数据可视化平台能够对医院的运营情况、门诊、住院、手术、药品、医务、医疗设备、卫生耗材以及医疗质量数据进行常用数据源。数据治理与资产管理：平台提供专业的数据治理功能，包括数据安全、质量、主/元数据、标签以及生命周期管理等方面，并支持配置化的业务定制能力和可视化管理。数据工作流：提供算子化、向导式的数据

涉及患者的个人隐私和敏感信息，其安全性至关重要。医疗数据中台采用了一系列严密的技术手段来保障数据安全。在数据传输过程中，运用SSL/TLS等加密协议，对数据进行加密传输，防止数据被窃取或篡改；在聚合而来的海量医疗数据进行深度处理和多维度分析。它可以从复杂的数据中提取出关键信息，生成与医疗诊疗紧密相关的各种统计指标，比如某种疾病在不同年龄段、不同地区的发病率，某种治疗方法的有效率、治愈率等。同时，中台还能运用复杂的模型计算，如疾病预测模型、药物疗效评估模型等。通过这些模型，结合患者的个体数据和大量的临床案例数据，预测疾病的发展趋势，评估不同治疗方案可能产生的效果。并且，中台将分析结果以直观的数据可视化方式呈现，如柱状图、折线图、饼图等，医生和管理者可以一目了然地了解数据背后的信息，为医疗决策提供坚实的数据支持。在面对疑难病症时，医生可以通过中台分析患者的过往病史、家族遗传信息以及当前症状数据，参考类似病例的治疗经验，制定更精准的治疗方案。（三）数据挖掘与智能搜索基于机器学习算法和自然语言处理技术，医疗数据中台具备强大的数据挖掘和智能搜索能力。它能够在海量的医疗数据中挖掘出隐藏的模式

医疗健康大数据平台：解锁医疗新未来医疗数据平台：医疗行业的“智慧大脑”在科技飞速发展的当下，数字化浪潮正以前所未有的态势席卷医疗行业。医疗数据平台作为现代医疗体系的核心枢纽，宛如一颗“智慧大脑”，正学习算法在医疗数据中的应用也日益广泛，例如通过训练模型来识别医学影像中的病变特征，辅助医生进行疾病诊断；或者利用聚类算法对患者群体进行分类，实现精准医疗。增加存储设备，以容纳日益增多的医疗数据。数据分析模块是医疗数据平台的“智慧大脑”，它运用统计学、机器学习、深度学习等多种数据分析方法，深入挖掘数据背后隐藏的信息和知识。通过描述性统计分析，能够对医疗数据进行初步的汇总和概括，如计算疾病的发病率、治愈率等指标，为医疗决策提供基础的数据支持。预测性分析则利用历史数据构建预测模型，预测疾病的发展趋势、患者的治疗效果等，帮助医生提前制定更合理的治疗方案。机器深刻地改变着医疗行业的运作模式，从根本上重塑着医疗服务的格局。它不仅仅是医疗数据的存储库，更是医疗行业迈向智能化、精准化、高效化的关键驱动力。医疗数据平台的全景洞察概念与构成医疗数据平台，是一个融合了

数据要素是数字经济发展的关键生产要素，是数字经济发展的基础。加快培育数据要素市场是全面建设社会主义现代化国家的一项基础性工作，对推动经济高质量发展、建设数字中国和数字强省、促进经济社会数字化转型具有重要意义。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务。基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域的多年积累，星环科技研发了数据要素流通全过程的一系列工具，在各方数据不出域的前提下，为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动，分享数据安全出境解决方案。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。星环科技在产品的各层级上都完善了安全技术，从而可以给用户提供体系化的数据安全防护能力，助力企业高效、合规的开展数据流通业务。在基础设施层，星环科技提供基于容器的云原生操作系统TCOS，它不仅能够提供容器隔离和镜像扫描，还新增了漏洞检测以及面向业务的微隔离安全技术，从而可以为用户开辟一个独立的数据与计算环境，外部的服务未经授权无...

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域有着多年积累，研发了数据要素流通全过程的一系列工具，在各方数据不出域的前提下，为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动，分享数据安全出境解决方案。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。伴随数字经济蓬勃发展，融入全球数据跨境流动的趋势不可避免。数据出境安全治理受到广泛重视，为进一步规范数据出境活动，保护个人信息权益，维护国家安全和社会公共利益，促进数据跨境安全，国家互联网信息办公室发布了《数据出境安全评估办法》。国内运营的外企（尤其是零售、化工等）、新能源汽车以及生态企业（含自动驾驶等）、国际化企业与出海企业、跨境电商和物流、有融资需求的基于数字化做业务创新的创业公司等是国内迫切需要落实数据安全出境的企业。然而企业在落地数据出境安全方面存在一些实际困难，主要体现在：错综复杂的数据如何分类分级，如何识别重要数据；重要数据如何存储和管理，才能达到相关法律法规的...

垂直领域知识图谱产品主要用于面向特定领域知识应用需求，通过构建和应用知识图谱解决对应领域的专业问题。目前，知识图谱在智慧医疗与智慧金融领域已取得了一系列成功实践，被应用于辅助医生、药物发现、临床科研、风险防控、内部监管、投资研究、保险理赔等众多实际业务场景，并涌现出了一批知识图谱产品或服务平台。星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon正是一款覆盖知识全生命周期，集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。除了具备链路完备性，平台还从业务场景出发，沉淀了金融、保险等场景的图数据模型、规则模型和算法模型，可以帮助用户快速解决不同场景下的业务问题。目前，星环科技Sophon已经在金融等多个行业成功落地，在反洗钱、反欺诈、疫情防控、公共安全、企业级营销、保险知识智能问答等场景有着广泛的应用。同时星环科技在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中，也获得了多项荣誉和权威认可：入选Gartner《MarketGuideforArtificialIntelligenceStar...

银行图数据库的应用场景：反洗钱：图数据库可以将可疑交易数据存储于其中，帮助银行更快速地提取、分析与关系，识别出潜在的洗钱行为。客户关系管理：银行图数据库可以将客户的不同信息（如交易记录、信用评级、客户所在地和行业等）进行整合，并将这些信息在一个数据仓库中呈现出来。这使得银行能够更加精准地分析客户需求，提供更加符合客户需求、更加优质的服务。风险管理：银行是一个与风险息息相关的行业。图数据库可以帮助银行对相关风险进行整合和分析。通过解析大量的金融数据，图数据库可以找出潜在的风险点，提前控制风险。数字化转型：图数据库能够将社交网络、收集的数据等信息关联起来，并创造性地开拓新业务模式。除了与客户密切相关的业务领域，图数据库还能够在支持业务流程优化方面发挥重要作用。营销：银行可以使用图数据库来收集客户数据、行为数据等，这样可以更加精确地预测客户习惯，对客户进行更加细致的营销和服务。银行图数据库有着广泛的应用场景，可以在多个角度上支持银行的业务发展，提高服务的质量和效率。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等...

图数据库有许多适用场景，常见的应用场景有：社交媒体：社交媒体中的用户和关系可以建模为图结构。用图数据库来管理和查询这些社交数据，可以实现更精确的社交关系分析。金融：在金融领域中，图数据库可以用于合规风控、反欺诈、投资和信贷决策等众多场景。例如，通过在图中存储和分析不同实体（如银行账户、信用卡、电话、邮箱、运单等）之间的关系，可以准确识别欺诈降低风险。物流和运输：物流和运输领域也是图数据库的应用场景之一。例如，通过在图中存储城市、仓库、货物、运输路线等信息，可以进行物流管理、运输计划优化、货物追踪等任务。生命科学：在生命科学领域，图数据库可以用于存储和分析复杂的基因、蛋白质、代谢物等数据，帮助科学家发现新的治疗方法和疾病机制。游戏：游戏开发者可以使用图数据库来管理玩家角色、各种装备、地图、任务等复杂的游戏数据，实现更好的游戏体验。图数据库的灵活性和高效性使其在多个领域都有着广泛的应用。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与服务，在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式图数据...

时空数据库（Spacial-temporaldatabase）是一种专门用于存储和管理时空数据的数据库管理系统，它是传统关系型数据库的一个扩展，可以实现对时空数据进行有效管理和处理。时空数据是指带有时空坐标或时间戳的数据，例如地图、气象数据、交通、城市规划等。因此，时空数据库可以用于多种应用程序，如地理信息系统、航空航天、气象预报、GPS导航等。时空数据库与传统数据库不同的是，它提供了额外的功能和数据类型，例如点、线、面等空间对象和时间序列数据类型。此外，时空数据库还支持空间查询和时空查询，例如常见的缓冲区查询，使得用户可以在时空范围内进行查询和分析。这种数据库可以对时空数据进行高效的存储、查询、更新和分析，并通过插件技术集成其他地理信息数据源。星环分布式时空数据库-SpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理，集计算与存储为一体的分布式数据库产品，支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算，具有完备的数据查询、分析和挖掘能力，可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景，广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。

星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C集多方安全计算、联邦学习等多种功能，为隐私计算提供完整的解决方案，以隐私保护为前提，解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。平台支持联邦学习、多方安全计算、匿踪查询等功能；性能方面，联邦学习与多方安全计算可达亿级数据量，助力数据要素安全流通和价值迸发，实现数字经济时代下的跨企业和行业的AI协作。星环科技的隐私计算技术已落地如数据流通、政务民生、金融营销等垂直业务场景，为跨企业数据协作提供安全可信的平台支持。在政务民生场景，SophonP²C通过纵向联邦学习联合居民用电数据与用水数据，生成群租房预测名单。在联合建模过程中，全程明文数据不出，有效保护了居民用水用电的数据隐私信息。联合训练模型比本地单独用电数据训练的模型AUC提升20%以上，赋能政务决策高效的处理分析能力，为政府有效排查群租房，消除群租房造成的消防、安全隐患，打造和谐、安全、美丽的生活环境作出了突出贡献，为政务决策、民生建设发挥信息化支撑保障作用。在精准营销场景，通过纵向联邦学习，车企安全引入了多方数据，丰富用户特征维度，对用户行为进行统计分析。在联合建模过程中，全程明文数据...

图数据库是现代数据库系统中的一种，它主要的特点就是使用了图论的概念来进行数据管理。传统的关系型数据库通常是基于表和列的结构进行数据管理，而图数据库则是构建了节点和边的图形结构，可以更好的表示现实世界中的复杂关系。下面是图数据库的几个主要特点：1.基于图形结构：图数据库是基于图形结构来进行数据管理的。它通过节点和边来构建数据的表示形式，使得数据之间的关系和结构更加直观和清晰。这对于处理关联复杂、数据关系复杂的场景具有重要意义。2.高效地关系查询和分析：图数据库具有高效的关系查询和分析能力。对于一个大规模的图，传统的SQL查询方式显然不能满足查询时间的要求。而图数据库则可以通过图数据库内部的算法来进行实时的查询和分析。尤其是针对一些复杂的图分析算法，图数据库更能够快速地获得结果，提高查询速度。3.可扩展性：由于采用了分布式的技术设计，使图数据库的可扩展性极佳。当需要管理的数据量增加时，图数据库可以通过简单的集群扩展方式来实现性能的提升。而且，图数据库的分布式能力也可以让其在多个节点上进行操作，提高了系统的容错能力和加载能力。4.元素和关系度量：图数据库具有丰富的元素数据和关系数据量度方式。...

新时代需要新技术，企业应抓住机遇实现旧平台的改造升级数据库技术经过不断的发展，已经从以Oracle、IBM为代表的集中式数据库，演进到分布式、多模型、云原生的形态，并在很多场景应用落地，带来了真实的业务价值。当前得益于国家政策的大力扶持以及国内市场环境的快速发展，国产软件加速发展，国产化替代进程正在不断加速。自主可控是国产化替代的核心，同时也是一个阶段性的目标。我们不应该满足于此，应该抓住国产化改造的机遇，用新技术去替代老技术，实现自主可控的同时，完成旧系统的改造升级，这也是信创的主旨。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务，在分布式技术、多模型技术、数据云技术等方面有很多技术突破。比如大数据基础平台TDH是全球首个通过TPC-DS基准测试的产品；提出了创新的多模型统一技术架构，支持业内主流的10种数据模型，Gartner®发布的中国数据库技术发展趋势报告引用星环科技多模型联合分析用例，论证了多模型融合分析的趋势和价值。基于多年积累的分布式技术、多模型统一技术、数据云技术等，星环科技打造了分布式数据库ArgoDB、分布式交易型数据库KunDB、分布...

星环科技图数据库StellarDB是国产高性能图数据库，采用分布式架构和原生图计算引擎，支持超大规模数据管理和高效的图计算。TranswarpStellarDB具有以下特点：原生图存储：StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构，优化查询性能，通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略，图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能：存储引擎和计算引擎结合，使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能，拥有卓越的数据读写能力，支持大规模并行处理，毫秒级的查询响应。高扩展性：完全的分布式架构，具有良好的可扩展性，支持在线扩容和升级。拥有万亿级图数据处理能力，支持数据多副本，提供集群高可用和高可靠。灵活的查询方式：计算引擎支持灵活易懂的图查询语言TranswarpExtended-OpenCypher，拥有丰富的图操作语法。同时提供SQL支持，多模场景灵活切换。深度分析能力：支持10层及以上的图深度遍历和复杂分析。丰富的算法库：内置丰富的算法库，几十种图算法开箱即用，优化的分布式并行图算法，千万级子图计算效率达到行业先进水平。企业级功能：支持用户权限认证、集群状态监控、日...