大模型在政务行业的应用案例

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政务行业的大模型应用
政务新“智”变:大模型如何重塑政务服务大模型“进军”政务领域的时代背景在科技飞速发展的当下,人工智能无疑是最耀眼的领域之一。从早期简单的算法模型,到如今深度学习、强化学习等技术的广泛应用,人工智能已数据处理、精准政策制定、高效服务提供等诸多挑战。传统的信息技术手段在应对这些挑战时逐渐显得力不从心,而大模型的出现,为政务行业提供了新的解决方案,成为推动政务数字化转型的重要力量。大模型为政务带来的变革过程不仅耗费时间和精力,而且容易出现材料缺失、审批不通过等问题,导致业务办理周期长。大模型的应用彻底改变了这一局面。它具备快速响应和智能处理任务的能力,能够在短时间内处理海量数据。在政务服务平台上,大解读和服务推荐。通过提供个性化服务,大模型不仅满足了群众的实际需求,还增强了群众对政务服务的满意度。据相关调查显示,在应用大模型提供个性化服务的地区,群众对政务服务的满意度提升了20%以上,有效改善了模型可以实现智能审批。当企业和群众提交申请材料后,大模型能够自动识别和提取关键信息,与数据库中的标准进行比对,快速判断申请是否符合条件。服务优化在传统政务服务模式下,由于缺乏对群众需求的精准分析,往往
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政务新“智”变:大模型如何重塑政务服务大模型“进军”政务领域的时代背景在科技飞速发展的当下,人工智能无疑是最耀眼的领域之一。从早期简单的算法模型,到如今深度学习、强化学习等技术的广泛应用,人工智能已数据处理、精准政策制定、高效服务提供等诸多挑战。传统的信息技术手段在应对这些挑战时逐渐显得力不从心,而大模型的出现,为政务行业提供了新的解决方案,成为推动政务数字化转型的重要力量。大模型为政务带来的变革过程不仅耗费时间和精力,而且容易出现材料缺失、审批不通过等问题,导致业务办理周期长。大模型的应用彻底改变了这一局面。它具备快速响应和智能处理任务的能力,能够在短时间内处理海量数据。在政务服务平台上,大解读和服务推荐。通过提供个性化服务,大模型不仅满足了群众的实际需求,还增强了群众对政务服务的满意度。据相关调查显示,在应用大模型提供个性化服务的地区,群众对政务服务的满意度提升了20%以上,有效改善了模型可以实现智能审批。当企业和群众提交申请材料后,大模型能够自动识别和提取关键信息,与数据库中的标准进行比对,快速判断申请是否符合条件。服务优化在传统政务服务模式下,由于缺乏对群众需求的精准分析,往往

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政务新“智”变:大模型如何重塑政务服务大模型“进军”政务领域的时代背景在科技飞速发展的当下,人工智能无疑是最耀眼的领域之一。从早期简单的算法模型,到如今深度学习、强化学习等技术的广泛应用,人工智能已数据处理、精准政策制定、高效服务提供等诸多挑战。传统的信息技术手段在应对这些挑战时逐渐显得力不从心,而大模型的出现,为政务行业提供了新的解决方案,成为推动政务数字化转型的重要力量。大模型为政务带来的变革过程不仅耗费时间和精力,而且容易出现材料缺失、审批不通过等问题,导致业务办理周期长。大模型的应用彻底改变了这一局面。它具备快速响应和智能处理任务的能力,能够在短时间内处理海量数据。在政务服务平台上,大解读和服务推荐。通过提供个性化服务,大模型不仅满足了群众的实际需求,还增强了群众对政务服务的满意度。据相关调查显示,在应用大模型提供个性化服务的地区,群众对政务服务的满意度提升了20%以上,有效改善了模型可以实现智能审批。当企业和群众提交申请材料后,大模型能够自动识别和提取关键信息,与数据库中的标准进行比对,快速判断申请是否符合条件。服务优化在传统政务服务模式下,由于缺乏对群众需求的精准分析,往往

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政务大模型厂商
近日,国际权威IT咨询机构IDC发布《中国大模型在数字政府应用市场分析,2024》报告,。星环科技成功入选IDC“政务大模型厂商图谱”。IDC在报告中指出,大模型在政府行业的应用正逐渐展现出其巨大的数据处理等技术,有效降低企业构建自有大模型应用的门槛,并不断促进我国大模型生态的持续繁荣。目前星环科技大模型产品已经在政府、金融、运营商、制造、能源等多个行业有诸多落地案例。凭借在大模型领域的深耕布局和产品潜力和价值。政务大模型作为在基础大模型基础上进行微调而成的专用模型,更加贴合政府行业的需求和特性,为政府决策、公共服务、政策制定等方面提供了强大的支持。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据TOP100”榜单等。同时星环科技积极参与行业共建,为中国大模型生态发展贡献智慧力量:参编了国内首个金融行业大模型标准——《面向行业的大规模预训练模型技术和应用评估方法第1部分:金融大模型》,为标准的全生命周期提供基础软件与服务。在大模型领域,星环科技发布了一系列工具产品供用户使用,助力企业抓住大模型时代的新机遇。工具链方面,发布了大模型外挂存储分布式向量数据库Hippo、大模型预训练微调工具

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政务大模型厂商
近日,国际权威IT咨询机构IDC发布《中国大模型在数字政府应用市场分析,2024》报告,。星环科技成功入选IDC“政务大模型厂商图谱”。IDC在报告中指出,大模型在政府行业的应用正逐渐展现出其巨大的数据处理等技术,有效降低企业构建自有大模型应用的门槛,并不断促进我国大模型生态的持续繁荣。目前星环科技大模型产品已经在政府、金融、运营商、制造、能源等多个行业有诸多落地案例。凭借在大模型领域的深耕布局和产品潜力和价值。政务大模型作为在基础大模型基础上进行微调而成的专用模型,更加贴合政府行业的需求和特性,为政府决策、公共服务、政策制定等方面提供了强大的支持。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据TOP100”榜单等。同时星环科技积极参与行业共建,为中国大模型生态发展贡献智慧力量:参编了国内首个金融行业大模型标准——《面向行业的大规模预训练模型技术和应用评估方法第1部分:金融大模型》,为标准的全生命周期提供基础软件与服务。在大模型领域,星环科技发布了一系列工具产品供用户使用,助力企业抓住大模型时代的新机遇。工具链方面,发布了大模型外挂存储分布式向量数据库Hippo、大模型预训练微调工具

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近日,国际权威IT咨询机构IDC发布《中国大模型在数字政府应用市场分析,2024》报告,。星环科技成功入选IDC“政务大模型厂商图谱”。IDC在报告中指出,大模型在政府行业的应用正逐渐展现出其巨大的数据处理等技术,有效降低企业构建自有大模型应用的门槛,并不断促进我国大模型生态的持续繁荣。目前星环科技大模型产品已经在政府、金融、运营商、制造、能源等多个行业有诸多落地案例。凭借在大模型领域的深耕布局和产品潜力和价值。政务大模型作为在基础大模型基础上进行微调而成的专用模型,更加贴合政府行业的需求和特性,为政府决策、公共服务、政策制定等方面提供了强大的支持。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据TOP100”榜单等。同时星环科技积极参与行业共建,为中国大模型生态发展贡献智慧力量:参编了国内首个金融行业大模型标准——《面向行业的大规模预训练模型技术和应用评估方法第1部分:金融大模型》,为标准的全生命周期提供基础软件与服务。在大模型领域,星环科技发布了一系列工具产品供用户使用,助力企业抓住大模型时代的新机遇。工具链方面,发布了大模型外挂存储分布式向量数据库Hippo、大模型预训练微调工具

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近日,国际权威IT咨询机构IDC发布《中国大模型在数字政府应用市场分析,2024》报告,。星环科技成功入选IDC“政务大模型厂商图谱”。IDC在报告中指出,大模型在政府行业的应用正逐渐展现出其巨大的数据处理等技术,有效降低企业构建自有大模型应用的门槛,并不断促进我国大模型生态的持续繁荣。目前星环科技大模型产品已经在政府、金融、运营商、制造、能源等多个行业有诸多落地案例。凭借在大模型领域的深耕布局和产品潜力和价值。政务大模型作为在基础大模型基础上进行微调而成的专用模型,更加贴合政府行业的需求和特性,为政府决策、公共服务、政策制定等方面提供了强大的支持。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据TOP100”榜单等。同时星环科技积极参与行业共建,为中国大模型生态发展贡献智慧力量:参编了国内首个金融行业大模型标准——《面向行业的大规模预训练模型技术和应用评估方法第1部分:金融大模型》,为标准的全生命周期提供基础软件与服务。在大模型领域,星环科技发布了一系列工具产品供用户使用,助力企业抓住大模型时代的新机遇。工具链方面,发布了大模型外挂存储分布式向量数据库Hippo、大模型预训练微调工具

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5.8 查看集群信息
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:
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5.7 查询类操作
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"}...
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5.10 任务相关
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":...
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3.3 Cluster
OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...
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10 Hippo 运维
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•...
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8 性能分析
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。...
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5.3 写入类操作
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...
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5.18 全文检索
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。
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2 Quick Start
ThistutorialwillguideyouthroughthefollowingtaskswithinHippoCloud:EstablishingatablePerusingthetableIncorporatingdataExecutingsearchoperationsEliminatingrowsDissolvingthetableBeforeyoustartInthisguide,wewillbeutilizingthePythonAPI.Priortocommencement,ensurethatyouhave:RegisteredforaHippoCloudaccount.SubscribedtothecomplimentaryplanandestablishedatrialclusterwithinHippoCloud,orsubscribedtothestandard/enterpriseplansandconstructedadedicatedcluster.IfyouanticipateemployingPythonfordevelopment,ascert...
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1 Introduction
OverviewUnstructureddatamanagementismoreimportantthaneverduetotheriseofbigdata.Managingandgleaningbusinessvaluefromunstructureddataisofutmostimportancetoenterprisestoday.Advancementsinmachinelearning,aswellasdeeplearning,technologiesnowenableorganizationstoefficientlyaddressunstructureddataandimprovequalityassuranceefforts.Inthefieldofartificialintelligenceormachinelearning,embeddingsandvectordatabaseshavebecomeincreasinglyimportantfortacklingawiderangeofproblems.Thesetechniquesareusedtorepresen...