大模型与数据治理

环境。随着企业业务的发展和数据量的增加，数据治理的需求也在不断变化，大模型可通过不断学习新的数据特征和业务规则，优化治理策略，确保数据治理工作始终与企业发展同步。专业知识积累与传递大模型可以快速学习各种数据和解决方案，帮助企业和人员快速应对，破除业务专业壁垒和传递难题。功能串接与极简配置大模型能够串接数据治理中的各种功能和工具，实现极简配置。以往数据治理过程中，需要使用多种不同的工具来完成数据采集、存储的便捷度和友好度。用户可以通过自然语言与大模型进行交互，表达数据治理的需求和问题，大模型能够理解并给出相应的反馈和解决方案。这种交互式操作模式使得非专业人员也能轻松参与到数据治理工作中，提升了数据治理大模型在数据治理领域的赋能主要体现在以下几个方面：自动化数据标准管理：大模型可基于企业现有标准、改进需求和外部标准，自动制定适合企业的数据标准。例如，某企业有海量数据需标准化，人工制定标准耗时费力且自动识别数据对象的敏感等级，并根据敏感等级和数据安全策略，自动为数据对象推荐/匹配脱敏或加密规则。实时性大模型能够实时监控和分析数据的变化，并及时进行预警或直接处理，提升数据治理的响应速度。比如在金融

环境。随着企业业务的发展和数据量的增加，数据治理的需求也在不断变化，大模型可通过不断学习新的数据特征和业务规则，优化治理策略，确保数据治理工作始终与企业发展同步。专业知识积累与传递大模型可以快速学习各种数据和解决方案，帮助企业和人员快速应对，破除业务专业壁垒和传递难题。功能串接与极简配置大模型能够串接数据治理中的各种功能和工具，实现极简配置。以往数据治理过程中，需要使用多种不同的工具来完成数据采集、存储的便捷度和友好度。用户可以通过自然语言与大模型进行交互，表达数据治理的需求和问题，大模型能够理解并给出相应的反馈和解决方案。这种交互式操作模式使得非专业人员也能轻松参与到数据治理工作中，提升了数据治理大模型在数据治理领域的赋能主要体现在以下几个方面：自动化数据标准管理：大模型可基于企业现有标准、改进需求和外部标准，自动制定适合企业的数据标准。例如，某企业有海量数据需标准化，人工制定标准耗时费力且自动识别数据对象的敏感等级，并根据敏感等级和数据安全策略，自动为数据对象推荐/匹配脱敏或加密规则。实时性大模型能够实时监控和分析数据的变化，并及时进行预警或直接处理，提升数据治理的响应速度。比如在金融

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大模型数据治理是一个复杂但至关重要的过程，它涉及到对用于训练和优化大模型的数据进行有效管理、质量控制、合规性保障等多个方面。数据治理的目标确保数据质量：保证数据的准确性、完整性、一致性和时效性。例如用于大模型训练时，要遵守医疗数据保护法规，保护患者的隐私。提高数据可用性：使数据能够方便、高效地用于大模型的训练、验证和测试等环节。这包括数据的格式统一、易于访问和检索等方面。数据治理的主要内容（一标记；对于异常的数值数据，可以通过统计方法进行修正或剔除。数据转换与标准化：将数据转换为适合大模型训练的格式。例如，对于文本数据进行分词、编码等操作；对于图像数据进行裁剪、缩放和归一化处理。统一数据的。对数据的使用范围进行监控，防止数据被滥用。数据效果评估：在大模型训练和应用过程中，评估数据对模型性能的影响。根据评估结果，及时调整数据治理策略。如果发现某类数据导致模型性能下降，就要对这类数据进行重新处理或更换。，在自然语言处理的大模型训练中，要确保文本数据没有错别字、语法正确，并且语义完整，这样才能使模型学到正确的语言知识。保障数据合规性：确保数据的收集、存储和使用符合法律法规和道德准则。例如，在医疗数据

大模型数据治理是一个复杂但至关重要的过程，它涉及到对用于训练和优化大模型的数据进行有效管理、质量控制、合规性保障等多个方面。数据治理的目标确保数据质量：保证数据的准确性、完整性、一致性和时效性。例如用于大模型训练时，要遵守医疗数据保护法规，保护患者的隐私。提高数据可用性：使数据能够方便、高效地用于大模型的训练、验证和测试等环节。这包括数据的格式统一、易于访问和检索等方面。数据治理的主要内容（一标记；对于异常的数值数据，可以通过统计方法进行修正或剔除。数据转换与标准化：将数据转换为适合大模型训练的格式。例如，对于文本数据进行分词、编码等操作；对于图像数据进行裁剪、缩放和归一化处理。统一数据的。对数据的使用范围进行监控，防止数据被滥用。数据效果评估：在大模型训练和应用过程中，评估数据对模型性能的影响。根据评估结果，及时调整数据治理策略。如果发现某类数据导致模型性能下降，就要对这类数据进行重新处理或更换。，在自然语言处理的大模型训练中，要确保文本数据没有错别字、语法正确，并且语义完整，这样才能使模型学到正确的语言知识。保障数据合规性：确保数据的收集、存储和使用符合法律法规和道德准则。例如，在医疗数据

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环境。随着企业业务的发展和数据量的增加，数据治理的需求也在不断变化，大模型可通过不断学习新的数据特征和业务规则，优化治理策略，确保数据治理工作始终与企业发展同步。专业知识积累与传递大模型可以快速学习各种数据和解决方案，帮助企业和人员快速应对，破除业务专业壁垒和传递难题。功能串接与极简配置大模型能够串接数据治理中的各种功能和工具，实现极简配置。以往数据治理过程中，需要使用多种不同的工具来完成数据采集、存储的便捷度和友好度。用户可以通过自然语言与大模型进行交互，表达数据治理的需求和问题，大模型能够理解并给出相应的反馈和解决方案。这种交互式操作模式使得非专业人员也能轻松参与到数据治理工作中，提升了数据治理大模型在数据治理领域的赋能主要体现在以下几个方面：自动化数据标准管理：大模型可基于企业现有标准、改进需求和外部标准，自动制定适合企业的数据标准。例如，某企业有海量数据需标准化，人工制定标准耗时费力且自动识别数据对象的敏感等级，并根据敏感等级和数据安全策略，自动为数据对象推荐/匹配脱敏或加密规则。实时性大模型能够实时监控和分析数据的变化，并及时进行预警或直接处理，提升数据治理的响应速度。比如在金融

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

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

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：

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。...

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":...

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"}...

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...