大模型数据挖掘

大数据挖掘是指利用各种计算机辅助工具和技术来处理大规模数据集，探索数据中潜在的模式、趋势和关联性，从而提取有价值的信息并支持决策。大数据挖掘包括数据清洗、数据集成、数据选择、数据变换和建立模型等多个环节，需要运用各种算法和技术，如聚类分析、关联规则挖掘、分类回归、人工神经网络等。通过大数据挖掘，可以实现企业运营的优化、市场营销的预测、风险管理的预警等应用。大数据挖掘的过程通常可以分为以下几个步骤操作，使得数据可以适应挖掘算法的要求。例如，进行特征缩放、标准化、归一化等操作，确保不同特征的权重相对平衡。挖掘模型的选择和建立：根据具体的挖掘目标，选择适合的挖掘模型和算法。常见的模型包括聚类分析、联规则挖掘、分类回归、人工神经网络等。通过使用这些模型，可以揭示数据中的模式、趋势和规律。模式评估和解释：对挖掘结果进行评估，判断模型的准确性和稳定性。同时，对挖掘结果进行解释，提取有价值的信息，以支持决策和业务应用。大数据挖掘在各个行业中有着广泛的应用例如金融领域的风险管理和欺诈检测、医疗领域的病例分析和诊断、零售行业的市场分析和销售预测等。通过挖掘大数据中隐藏的知识和见解，可以帮助企业做出更明智的决策，并获得竞争优势。

大数据挖掘是指利用各种计算机辅助工具和技术来处理大规模数据集，探索数据中潜在的模式、趋势和关联性，从而提取有价值的信息并支持决策。大数据挖掘包括数据清洗、数据集成、数据选择、数据变换和建立模型等多个环节，需要运用各种算法和技术，如聚类分析、关联规则挖掘、分类回归、人工神经网络等。通过大数据挖掘，可以实现企业运营的优化、市场营销的预测、风险管理的预警等应用。大数据挖掘的过程通常可以分为以下几个步骤操作，使得数据可以适应挖掘算法的要求。例如，进行特征缩放、标准化、归一化等操作，确保不同特征的权重相对平衡。挖掘模型的选择和建立：根据具体的挖掘目标，选择适合的挖掘模型和算法。常见的模型包括聚类分析、联规则挖掘、分类回归、人工神经网络等。通过使用这些模型，可以揭示数据中的模式、趋势和规律。模式评估和解释：对挖掘结果进行评估，判断模型的准确性和稳定性。同时，对挖掘结果进行解释，提取有价值的信息，以支持决策和业务应用。大数据挖掘在各个行业中有着广泛的应用例如金融领域的风险管理和欺诈检测、医疗领域的病例分析和诊断、零售行业的市场分析和销售预测等。通过挖掘大数据中隐藏的知识和见解，可以帮助企业做出更明智的决策，并获得竞争优势。

大数据挖掘是指利用各种计算机辅助工具和技术来处理大规模数据集，探索数据中潜在的模式、趋势和关联性，从而提取有价值的信息并支持决策。大数据挖掘包括数据清洗、数据集成、数据选择、数据变换和建立模型等多个环节，需要运用各种算法和技术，如聚类分析、关联规则挖掘、分类回归、人工神经网络等。通过大数据挖掘，可以实现企业运营的优化、市场营销的预测、风险管理的预警等应用。大数据挖掘的过程通常可以分为以下几个步骤操作，使得数据可以适应挖掘算法的要求。例如，进行特征缩放、标准化、归一化等操作，确保不同特征的权重相对平衡。挖掘模型的选择和建立：根据具体的挖掘目标，选择适合的挖掘模型和算法。常见的模型包括聚类分析、联规则挖掘、分类回归、人工神经网络等。通过使用这些模型，可以揭示数据中的模式、趋势和规律。模式评估和解释：对挖掘结果进行评估，判断模型的准确性和稳定性。同时，对挖掘结果进行解释，提取有价值的信息，以支持决策和业务应用。大数据挖掘在各个行业中有着广泛的应用例如金融领域的风险管理和欺诈检测、医疗领域的病例分析和诊断、零售行业的市场分析和销售预测等。通过挖掘大数据中隐藏的知识和见解，可以帮助企业做出更明智的决策，并获得竞争优势。

大数据挖掘是指利用各种计算机辅助工具和技术来处理大规模数据集，探索数据中潜在的模式、趋势和关联性，从而提取有价值的信息并支持决策。大数据挖掘包括数据清洗、数据集成、数据选择、数据变换和建立模型等多个环节，需要运用各种算法和技术，如聚类分析、关联规则挖掘、分类回归、人工神经网络等。通过大数据挖掘，可以实现企业运营的优化、市场营销的预测、风险管理的预警等应用。大数据挖掘的过程通常可以分为以下几个步骤操作，使得数据可以适应挖掘算法的要求。例如，进行特征缩放、标准化、归一化等操作，确保不同特征的权重相对平衡。挖掘模型的选择和建立：根据具体的挖掘目标，选择适合的挖掘模型和算法。常见的模型包括聚类分析、联规则挖掘、分类回归、人工神经网络等。通过使用这些模型，可以揭示数据中的模式、趋势和规律。模式评估和解释：对挖掘结果进行评估，判断模型的准确性和稳定性。同时，对挖掘结果进行解释，提取有价值的信息，以支持决策和业务应用。大数据挖掘在各个行业中有着广泛的应用例如金融领域的风险管理和欺诈检测、医疗领域的病例分析和诊断、零售行业的市场分析和销售预测等。通过挖掘大数据中隐藏的知识和见解，可以帮助企业做出更明智的决策，并获得竞争优势。

大数据分析需要从繁杂复杂的数据中挖掘规律以提取新的知识，是实现大数据价值挖掘的关键。数据分析有两个主要的技术路线：一是根据先验知识手动建立数学模并分析数据；二是通过建立人工智能系统，利用大量样本数据。与传统算法不同，这种算法没有额外的假设前提，而是完全依靠输入数据自己模拟和构建相应的模型。这种算法的特点决定了它更加灵活，并且能够自动根据不同的训练数据进行优化。大数据技术将与人工智能技术更加紧密地进行训练，使机器能够代替人工从数据中提取知识。传统分析：数据挖掘的基本过是从数据库中提取数据，然后通过ETL流程将其整合成适用于分析挖掘算法的宽表，后利用数据挖掘软件进行挖掘。传统的数据挖掘软件通常只能处理小规模的单机数据。由于这种限制，传统的数据分析挖掘常常采用抽样的方式来减小数据规模。智能分析：以往的数据分析技术相比，人工智能技术主要于神经网络，并发展出了多层神经网络，从而可以进行深度机器学习结合，使计算系统具备理解、推理、发现和决策数据的能力，从而能够从数据中获取更准确、更深层次的知识，挖掘出背后的价值。

大数据分析需要从繁杂复杂的数据中挖掘规律以提取新的知识，是实现大数据价值挖掘的关键。数据分析有两个主要的技术路线：一是根据先验知识手动建立数学模并分析数据；二是通过建立人工智能系统，利用大量样本数据。与传统算法不同，这种算法没有额外的假设前提，而是完全依靠输入数据自己模拟和构建相应的模型。这种算法的特点决定了它更加灵活，并且能够自动根据不同的训练数据进行优化。大数据技术将与人工智能技术更加紧密地进行训练，使机器能够代替人工从数据中提取知识。传统分析：数据挖掘的基本过是从数据库中提取数据，然后通过ETL流程将其整合成适用于分析挖掘算法的宽表，后利用数据挖掘软件进行挖掘。传统的数据挖掘软件通常只能处理小规模的单机数据。由于这种限制，传统的数据分析挖掘常常采用抽样的方式来减小数据规模。智能分析：以往的数据分析技术相比，人工智能技术主要于神经网络，并发展出了多层神经网络，从而可以进行深度机器学习结合，使计算系统具备理解、推理、发现和决策数据的能力，从而能够从数据中获取更准确、更深层次的知识，挖掘出背后的价值。

大数据分析需要从繁杂复杂的数据中挖掘规律以提取新的知识，是实现大数据价值挖掘的关键。数据分析有两个主要的技术路线：一是根据先验知识手动建立数学模并分析数据；二是通过建立人工智能系统，利用大量样本数据。与传统算法不同，这种算法没有额外的假设前提，而是完全依靠输入数据自己模拟和构建相应的模型。这种算法的特点决定了它更加灵活，并且能够自动根据不同的训练数据进行优化。大数据技术将与人工智能技术更加紧密地进行训练，使机器能够代替人工从数据中提取知识。传统分析：数据挖掘的基本过是从数据库中提取数据，然后通过ETL流程将其整合成适用于分析挖掘算法的宽表，后利用数据挖掘软件进行挖掘。传统的数据挖掘软件通常只能处理小规模的单机数据。由于这种限制，传统的数据分析挖掘常常采用抽样的方式来减小数据规模。智能分析：以往的数据分析技术相比，人工智能技术主要于神经网络，并发展出了多层神经网络，从而可以进行深度机器学习结合，使计算系统具备理解、推理、发现和决策数据的能力，从而能够从数据中获取更准确、更深层次的知识，挖掘出背后的价值。

大数据分析需要从繁杂复杂的数据中挖掘规律以提取新的知识，是实现大数据价值挖掘的关键。数据分析有两个主要的技术路线：一是根据先验知识手动建立数学模并分析数据；二是通过建立人工智能系统，利用大量样本数据。与传统算法不同，这种算法没有额外的假设前提，而是完全依靠输入数据自己模拟和构建相应的模型。这种算法的特点决定了它更加灵活，并且能够自动根据不同的训练数据进行优化。大数据技术将与人工智能技术更加紧密地进行训练，使机器能够代替人工从数据中提取知识。传统分析：数据挖掘的基本过是从数据库中提取数据，然后通过ETL流程将其整合成适用于分析挖掘算法的宽表，后利用数据挖掘软件进行挖掘。传统的数据挖掘软件通常只能处理小规模的单机数据。由于这种限制，传统的数据分析挖掘常常采用抽样的方式来减小数据规模。智能分析：以往的数据分析技术相比，人工智能技术主要于神经网络，并发展出了多层神经网络，从而可以进行深度机器学习结合，使计算系统具备理解、推理、发现和决策数据的能力，从而能够从数据中获取更准确、更深层次的知识，挖掘出背后的价值。

大数据分析需要从繁杂复杂的数据中挖掘规律以提取新的知识，是实现大数据价值挖掘的关键。数据分析有两个主要的技术路线：一是根据先验知识手动建立数学模并分析数据；二是通过建立人工智能系统，利用大量样本数据。与传统算法不同，这种算法没有额外的假设前提，而是完全依靠输入数据自己模拟和构建相应的模型。这种算法的特点决定了它更加灵活，并且能够自动根据不同的训练数据进行优化。大数据技术将与人工智能技术更加紧密地进行训练，使机器能够代替人工从数据中提取知识。传统分析：数据挖掘的基本过是从数据库中提取数据，然后通过ETL流程将其整合成适用于分析挖掘算法的宽表，后利用数据挖掘软件进行挖掘。传统的数据挖掘软件通常只能处理小规模的单机数据。由于这种限制，传统的数据分析挖掘常常采用抽样的方式来减小数据规模。智能分析：以往的数据分析技术相比，人工智能技术主要于神经网络，并发展出了多层神经网络，从而可以进行深度机器学习结合，使计算系统具备理解、推理、发现和决策数据的能力，从而能够从数据中获取更准确、更深层次的知识，挖掘出背后的价值。

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

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...

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":...

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：

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

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"}...

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•...

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