混合大模型和子模型调用

大模型接口调用是指通过编程方式与大模型进行交互，以执行特定的任务或获取服务。以下是一些关于大模型接口调用的关键信息和步骤：接口调用准备：在开始接口调用之前，通常需要获取APIKey，这是访问大模型服务的凭证。APIKey通常在大模型服务平台的控制台中申请获得。环境变量配置构建请求：接口调用通常需要构建一个HTTP请求，包括设置请求头、请求体等。发送请求：使用HTTP客户端库发送请求到大模型的API端点，并传递必要的参数，如模型名称、输入数据等。处理响应：大模型服务会返回一个响应。需要解析这个响应以获取所需的信息或结果。错误处理：在接口调用过程中，可能会遇到各种错误，如网络错误、认证失败、请求超时等。需要妥善处理这些错误，并给出相应的错误信息。

大模型接口调用是指通过编程方式与大模型进行交互，以执行特定的任务或获取服务。以下是一些关于大模型接口调用的关键信息和步骤：接口调用准备：在开始接口调用之前，通常需要获取APIKey，这是访问大模型服务的凭证。APIKey通常在大模型服务平台的控制台中申请获得。环境变量配置构建请求：接口调用通常需要构建一个HTTP请求，包括设置请求头、请求体等。发送请求：使用HTTP客户端库发送请求到大模型的API端点，并传递必要的参数，如模型名称、输入数据等。处理响应：大模型服务会返回一个响应。需要解析这个响应以获取所需的信息或结果。错误处理：在接口调用过程中，可能会遇到各种错误，如网络错误、认证失败、请求超时等。需要妥善处理这些错误，并给出相应的错误信息。

大模型接口调用是指通过编程方式与大模型进行交互，以执行特定的任务或获取服务。以下是一些关于大模型接口调用的关键信息和步骤：接口调用准备：在开始接口调用之前，通常需要获取APIKey，这是访问大模型服务的凭证。APIKey通常在大模型服务平台的控制台中申请获得。环境变量配置构建请求：接口调用通常需要构建一个HTTP请求，包括设置请求头、请求体等。发送请求：使用HTTP客户端库发送请求到大模型的API端点，并传递必要的参数，如模型名称、输入数据等。处理响应：大模型服务会返回一个响应。需要解析这个响应以获取所需的信息或结果。错误处理：在接口调用过程中，可能会遇到各种错误，如网络错误、认证失败、请求超时等。需要妥善处理这些错误，并给出相应的错误信息。

大模型接口调用是指通过编程方式与大模型进行交互，以执行特定的任务或获取服务。以下是一些关于大模型接口调用的关键信息和步骤：接口调用准备：在开始接口调用之前，通常需要获取APIKey，这是访问大模型服务的凭证。APIKey通常在大模型服务平台的控制台中申请获得。环境变量配置构建请求：接口调用通常需要构建一个HTTP请求，包括设置请求头、请求体等。发送请求：使用HTTP客户端库发送请求到大模型的API端点，并传递必要的参数，如模型名称、输入数据等。处理响应：大模型服务会返回一个响应。需要解析这个响应以获取所需的信息或结果。错误处理：在接口调用过程中，可能会遇到各种错误，如网络错误、认证失败、请求超时等。需要妥善处理这些错误，并给出相应的错误信息。

大模型接口调用是指通过编程方式与大模型进行交互，以执行特定的任务或获取服务。以下是一些关于大模型接口调用的关键信息和步骤：接口调用准备：在开始接口调用之前，通常需要获取APIKey，这是访问大模型服务的凭证。APIKey通常在大模型服务平台的控制台中申请获得。环境变量配置构建请求：接口调用通常需要构建一个HTTP请求，包括设置请求头、请求体等。发送请求：使用HTTP客户端库发送请求到大模型的API端点，并传递必要的参数，如模型名称、输入数据等。处理响应：大模型服务会返回一个响应。需要解析这个响应以获取所需的信息或结果。错误处理：在接口调用过程中，可能会遇到各种错误，如网络错误、认证失败、请求超时等。需要妥善处理这些错误，并给出相应的错误信息。

大模型接口调用是指通过编程方式与大模型进行交互，以执行特定的任务或获取服务。以下是一些关于大模型接口调用的关键信息和步骤：接口调用准备：在开始接口调用之前，通常需要获取APIKey，这是访问大模型服务的凭证。APIKey通常在大模型服务平台的控制台中申请获得。环境变量配置构建请求：接口调用通常需要构建一个HTTP请求，包括设置请求头、请求体等。发送请求：使用HTTP客户端库发送请求到大模型的API端点，并传递必要的参数，如模型名称、输入数据等。处理响应：大模型服务会返回一个响应。需要解析这个响应以获取所需的信息或结果。错误处理：在接口调用过程中，可能会遇到各种错误，如网络错误、认证失败、请求超时等。需要妥善处理这些错误，并给出相应的错误信息。

大模型接口调用是指通过编程方式与大模型进行交互，以执行特定的任务或获取服务。以下是一些关于大模型接口调用的关键信息和步骤：接口调用准备：在开始接口调用之前，通常需要获取APIKey，这是访问大模型服务的凭证。APIKey通常在大模型服务平台的控制台中申请获得。环境变量配置构建请求：接口调用通常需要构建一个HTTP请求，包括设置请求头、请求体等。发送请求：使用HTTP客户端库发送请求到大模型的API端点，并传递必要的参数，如模型名称、输入数据等。处理响应：大模型服务会返回一个响应。需要解析这个响应以获取所需的信息或结果。错误处理：在接口调用过程中，可能会遇到各种错误，如网络错误、认证失败、请求超时等。需要妥善处理这些错误，并给出相应的错误信息。

大模型接口调用是指通过编程方式与大模型进行交互，以执行特定的任务或获取服务。以下是一些关于大模型接口调用的关键信息和步骤：接口调用准备：在开始接口调用之前，通常需要获取APIKey，这是访问大模型服务的凭证。APIKey通常在大模型服务平台的控制台中申请获得。环境变量配置构建请求：接口调用通常需要构建一个HTTP请求，包括设置请求头、请求体等。发送请求：使用HTTP客户端库发送请求到大模型的API端点，并传递必要的参数，如模型名称、输入数据等。处理响应：大模型服务会返回一个响应。需要解析这个响应以获取所需的信息或结果。错误处理：在接口调用过程中，可能会遇到各种错误，如网络错误、认证失败、请求超时等。需要妥善处理这些错误，并给出相应的错误信息。

大模型调用通常指的是使用预训练的大型人工智能模型来执行特定的任务，如文本生成、语言翻译、图像识别等。以下是大模型调用的一些关键点和步骤：接口调用（API）：大多数大模型都提供了API接口，允许用户调用时，可能需要配置一些参数，如输入文本的长度限制、输出的最大令牌数、温度参数（控制输出的随机性）等。安全性和合规性：确保调用大模型时遵守相关的数据保护法规和隐私政策，特别是当处理敏感数据时。性能考量：大模型调用可能需要较多的计算资源，需要考虑响应时间和成本。在实际部署时，可能需要优化模型以适应特定的硬件环境。错误处理：实现鲁棒的错误处理机制，以便在API调用失败或模型返回意外结果时能够妥善处理进行微调，以适应特定的业务场景或数据集。多模态能力：对于支持多模态输入的模型，调用时需要处理和整合不同类型的数据，如文本、图像和音频。插件和扩展：一些大模型支持插件或扩展，允许用户增加新的功能或自定义模型的行为。成本管理：大模型调用可能涉及费用，特别是在使用商业API时。需要监控和优化调用频率和数据量，以控制成本。

大模型调用通常指的是使用预训练的大型人工智能模型来执行特定的任务，如文本生成、语言翻译、图像识别等。以下是大模型调用的一些关键点和步骤：接口调用（API）：大多数大模型都提供了API接口，允许用户调用时，可能需要配置一些参数，如输入文本的长度限制、输出的最大令牌数、温度参数（控制输出的随机性）等。安全性和合规性：确保调用大模型时遵守相关的数据保护法规和隐私政策，特别是当处理敏感数据时。性能考量：大模型调用可能需要较多的计算资源，需要考虑响应时间和成本。在实际部署时，可能需要优化模型以适应特定的硬件环境。错误处理：实现鲁棒的错误处理机制，以便在API调用失败或模型返回意外结果时能够妥善处理进行微调，以适应特定的业务场景或数据集。多模态能力：对于支持多模态输入的模型，调用时需要处理和整合不同类型的数据，如文本、图像和音频。插件和扩展：一些大模型支持插件或扩展，允许用户增加新的功能或自定义模型的行为。成本管理：大模型调用可能涉及费用，特别是在使用商业API时。需要监控和优化调用频率和数据量，以控制成本。

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

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•...

OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...

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

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：

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":...

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...