大模型软件企业

近日，上海市软件行业协会公布2021上海市软件企业核心竞争力评选结果，星环科技获“2021上海市软件企业核心竞争力评价（规模型）”称号。此次评选活动持续两个多月（9月-11月），由上海市软件行业协会的竞争力要素进行评价，并结合专家评议，产生2021上海软件企业核心竞争力评价结果。星环科技此次入选，显示了其强大的技术创新竞争力和软件研发水平。作为专注于打造企业级大数据基础软件的人工智能企业，星环云平台、大数据开发工具、智能分析工具等多个产品系列，并拥有多项专利技术。目前公司产品已经在十几个行业应用落地，拥有超过一千家终端用户。未来，星环科技将不断加快技术创新，进一步提升企业核心竞争力，为打响上海软件品牌企业与产品，促进软件产业高质量发展贡献自己的力量。采取企业自愿、免费服务的原则，在1500多家会员企业中开展“2021软件企业核心竞争力评价活动”。依据《软件企业核心竞争力评价规范》（T/SSIA0001-2018），以行业统计数据为基准，对参与企业科技自成立以来，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。经过多年自主研发，星环科技建立了一站式大数据基础平台、分布式数据库及交易型数据库、基于容器的智能数据

近日，上海市软件行业协会公布2021上海市软件企业核心竞争力评选结果，星环科技获“2021上海市软件企业核心竞争力评价（规模型）”称号。此次评选活动持续两个多月（9月-11月），由上海市软件行业协会的竞争力要素进行评价，并结合专家评议，产生2021上海软件企业核心竞争力评价结果。星环科技此次入选，显示了其强大的技术创新竞争力和软件研发水平。作为专注于打造企业级大数据基础软件的人工智能企业，星环云平台、大数据开发工具、智能分析工具等多个产品系列，并拥有多项专利技术。目前公司产品已经在十几个行业应用落地，拥有超过一千家终端用户。未来，星环科技将不断加快技术创新，进一步提升企业核心竞争力，为打响上海软件品牌企业与产品，促进软件产业高质量发展贡献自己的力量。采取企业自愿、免费服务的原则，在1500多家会员企业中开展“2021软件企业核心竞争力评价活动”。依据《软件企业核心竞争力评价规范》（T/SSIA0001-2018），以行业统计数据为基准，对参与企业科技自成立以来，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。经过多年自主研发，星环科技建立了一站式大数据基础平台、分布式数据库及交易型数据库、基于容器的智能数据

近日，上海市软件行业协会公布2021上海市软件企业核心竞争力评选结果，星环科技获“2021上海市软件企业核心竞争力评价（规模型）”称号。此次评选活动持续两个多月（9月-11月），由上海市软件行业协会的竞争力要素进行评价，并结合专家评议，产生2021上海软件企业核心竞争力评价结果。星环科技此次入选，显示了其强大的技术创新竞争力和软件研发水平。作为专注于打造企业级大数据基础软件的人工智能企业，星环云平台、大数据开发工具、智能分析工具等多个产品系列，并拥有多项专利技术。目前公司产品已经在十几个行业应用落地，拥有超过一千家终端用户。未来，星环科技将不断加快技术创新，进一步提升企业核心竞争力，为打响上海软件品牌企业与产品，促进软件产业高质量发展贡献自己的力量。采取企业自愿、免费服务的原则，在1500多家会员企业中开展“2021软件企业核心竞争力评价活动”。依据《软件企业核心竞争力评价规范》（T/SSIA0001-2018），以行业统计数据为基准，对参与企业科技自成立以来，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。经过多年自主研发，星环科技建立了一站式大数据基础平台、分布式数据库及交易型数据库、基于容器的智能数据

近日，上海市软件行业协会公布2021上海市软件企业核心竞争力评选结果，星环科技获“2021上海市软件企业核心竞争力评价（规模型）”称号。此次评选活动持续两个多月（9月-11月），由上海市软件行业协会的竞争力要素进行评价，并结合专家评议，产生2021上海软件企业核心竞争力评价结果。星环科技此次入选，显示了其强大的技术创新竞争力和软件研发水平。作为专注于打造企业级大数据基础软件的人工智能企业，星环云平台、大数据开发工具、智能分析工具等多个产品系列，并拥有多项专利技术。目前公司产品已经在十几个行业应用落地，拥有超过一千家终端用户。未来，星环科技将不断加快技术创新，进一步提升企业核心竞争力，为打响上海软件品牌企业与产品，促进软件产业高质量发展贡献自己的力量。采取企业自愿、免费服务的原则，在1500多家会员企业中开展“2021软件企业核心竞争力评价活动”。依据《软件企业核心竞争力评价规范》（T/SSIA0001-2018），以行业统计数据为基准，对参与企业科技自成立以来，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。经过多年自主研发，星环科技建立了一站式大数据基础平台、分布式数据库及交易型数据库、基于容器的智能数据

近日，上海市软件行业协会公布2021上海市软件企业核心竞争力评选结果，星环科技获“2021上海市软件企业核心竞争力评价（规模型）”称号。此次评选活动持续两个多月（9月-11月），由上海市软件行业协会的竞争力要素进行评价，并结合专家评议，产生2021上海软件企业核心竞争力评价结果。星环科技此次入选，显示了其强大的技术创新竞争力和软件研发水平。作为专注于打造企业级大数据基础软件的人工智能企业，星环云平台、大数据开发工具、智能分析工具等多个产品系列，并拥有多项专利技术。目前公司产品已经在十几个行业应用落地，拥有超过一千家终端用户。未来，星环科技将不断加快技术创新，进一步提升企业核心竞争力，为打响上海软件品牌企业与产品，促进软件产业高质量发展贡献自己的力量。采取企业自愿、免费服务的原则，在1500多家会员企业中开展“2021软件企业核心竞争力评价活动”。依据《软件企业核心竞争力评价规范》（T/SSIA0001-2018），以行业统计数据为基准，对参与企业科技自成立以来，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。经过多年自主研发，星环科技建立了一站式大数据基础平台、分布式数据库及交易型数据库、基于容器的智能数据

大模型时代的到来，给软件开发行业带来了巨大的变革，企业需要一个工具链来开发大模型。星环科技作为国内领先的大数据基础软件开发商，积极应对以ChatGPT为代表的人工智能带来的新挑战，打造数据管理平台的多模态、智能化、敏捷化和平民化产品。为帮助企业构建自己的大模型，星环科技推出了机器学习模型全生命周期管理的工具平台SophonLLMOps，支持从数据接入开发、提示工程、大模型微调、上架部署到应用编排和业务效果对齐的全链路流程，结合自研向量数据库Hippo和分布式图数据库StellarDB，能够赋予大模型“长期记忆”，打破通用大模型的时空限制，用户可以快速便捷地构建深谙企业自有专业领域知识的垂直企业更好地应对复杂的市场环境和业务需求，持续促进整体行业的降本增效与科技创新。求索具备大数据行业需求理解、推理、各类（含多模型）结构化查询语言和OpenCypher代码生成、文本生成、嵌入向量生成、知识推理等能力。借助这一领域大模型，企业的业务人员、数据分析人员以及业务管理者只需使用自然语言，就能利用TranswarpSoLar大模型获取所需的数据分析、展示和报告，轻松地应对各种复杂的数据分析挑战，并快速获得有价值的数据洞察，为企业的业务增长提供原动力。

大模型时代的到来，给软件开发行业带来了巨大的变革，企业需要一个工具链来开发大模型。星环科技作为国内领先的大数据基础软件开发商，积极应对以ChatGPT为代表的人工智能带来的新挑战，打造数据管理平台的多模态、智能化、敏捷化和平民化产品。为帮助企业构建自己的大模型，星环科技推出了机器学习模型全生命周期管理的工具平台SophonLLMOps，支持从数据接入开发、提示工程、大模型微调、上架部署到应用编排和业务效果对齐的全链路流程，结合自研向量数据库Hippo和分布式图数据库StellarDB，能够赋予大模型“长期记忆”，打破通用大模型的时空限制，用户可以快速便捷地构建深谙企业自有专业领域知识的垂直企业更好地应对复杂的市场环境和业务需求，持续促进整体行业的降本增效与科技创新。求索具备大数据行业需求理解、推理、各类（含多模型）结构化查询语言和OpenCypher代码生成、文本生成、嵌入向量生成、知识推理等能力。借助这一领域大模型，企业的业务人员、数据分析人员以及业务管理者只需使用自然语言，就能利用TranswarpSoLar大模型获取所需的数据分析、展示和报告，轻松地应对各种复杂的数据分析挑战，并快速获得有价值的数据洞察，为企业的业务增长提供原动力。

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大模型时代的到来，给软件开发行业带来了巨大的变革，企业需要一个工具链来开发大模型。星环科技作为国内领先的大数据基础软件开发商，积极应对以ChatGPT为代表的人工智能带来的新挑战，打造数据管理平台的多模态、智能化、敏捷化和平民化产品。为帮助企业构建自己的大模型，星环科技推出了机器学习模型全生命周期管理的工具平台SophonLLMOps，支持从数据接入开发、提示工程、大模型微调、上架部署到应用编排和业务效果对齐的全链路流程，结合自研向量数据库Hippo和分布式图数据库StellarDB，能够赋予大模型“长期记忆”，打破通用大模型的时空限制，用户可以快速便捷地构建深谙企业自有专业领域知识的垂直行业大模型，从而让每个人都拥有个性化AI助理。同时星环科技还推出了无涯金融大模型Infinity、大数据分析大模型SoLar“求索”，促进金融分析和大数据分析的平民化。星环科技将自主研发的领先创新技术赋能各行各业，与生态伙伴共同打造国产化大数据技术生态，推动数字经济的可持续发展。

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"}...

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。

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：

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•...

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

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。...