国内可以使用的大模型公司

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，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，推动数字经济的可持续发展。无涯是一款面向金融量化领域、超大规模参数量的生成式大语言模型，融合了舆情、资金、人物、空间、上下游等多模态信息，具备强大的理解和生成能力，支持股票、债券、基金、商品等市场事件的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。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

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据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的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）。用户可以通过星环科技自动化知识工程、多模态数据处理等技术，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。星环科技大模型产品目前已经在政府、金融、运营商、制造、能源等多个行业有诸多落地案例。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。星环科技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10家单位联合发起的中国大模型语料数据联盟，致力于做好数据资源“开发者”。此外星环科技在大模型领域也收获了一系列荣誉奖项：入选“2023中国人工智能大模型企业50强”、星环科技无涯金融大模型分布式向量数据库Hippo、大模型预训练微调工具SophonLLMOps及自动化知识库构建工具TKS。预训练大模型方面，发布了金融大模型星环无涯（Infinity）和数据分析大模型星环求索（SoLar

国内各大互联网公司纷纷投入AI大模型的研发，涉及多种类型的大模型。以下是星环科技大模型相关产品：星环无涯金融大模型-TranswarpInfinity星环无涯金融智能投研大模型的大数据领域大模型。它可以衍生出许多子领域子任务微调大模型。“求索”大模型具备大数据行业需求理解、推理、各类（含多模型）结构化查询语言和代码生成、文本生成、嵌入向量生成、知识推理等能力；用户只需使用新范式。星环科技无涯金融大模型的核心优势：一是利用海量金融专业语料和舆情工商产业链大宗卫星等多源数据进行训练，使其具备领域通用性。二是构建了可溯因的标准化因子和归因解释体系，为投资决策提供支持。三是了相应的大模型持续开发和训练工具——SophonLLMOps。这款工具旨在帮助企业构建自有的行业大模型，通过大模型基础设施打造面向未来的、具备“新型人机交互”且“敏捷可持续迭代”的人工智能应用。针对大TranswarpInfinity是一款面向金融量化领域、超大规模参数量的生成式大语言模型，融合了舆情、资金、人物、空间、上下游等多模态信息，具备强大的理解和生成能力，支持股票、债券、基金、商品等市场事件的全面复盘、总结及

提高。在金融领域，大数据应用可以帮助银行和保险公司进行风险评估和欺诈检测；在零售行业，大数据分析能够优化库存管理和精准营销；在医疗健康领域，大数据技术可以辅助疾病诊断和药物研发。值得一提的是，国内的大国内的大数据平台和应用公司随着信息技术的迅猛发展，大数据已成为推动社会进步和经济发展的重要力量。在国内，大数据平台和应用公司如雨后春笋般涌现，为各行各业提供了强大的数据支持和智能化解决方案。这些企业数据应用公司不仅在传统行业中发挥作用，还在新兴领域如智慧城市、物联网、自动驾驶等方面有着广泛的应用。例如，在智慧城市建设中，大数据技术可以用于交通流量分析、环境监测、公共安全等方面，提升城市管理的智能化。国家层面的大数据战略旨在推动数据资源的开放共享，加强数据安全保障，培育大数据产业生态。许多地方政府也建立了大数据产业园，吸引相关企业入驻，形成产业集群效应。总的来说，国内的大数据平台和应用公司正处于。在国内，许多企业已经建立了自己的大数据平台，或者依托第三方平台进行数据管理和分析。这些平台不仅支持结构化数据的处理，还能够处理半结构化和非结构化数据，如图片、视频、音频等。在技术架构上，国内的大

国内的AI大模型正在快速发展，许多公司推出了免费的大型语言模型，以满足学生、职场人和其他用户的需求。星环科技无涯·问知InfinityInteligence星环科技无涯·问知大模型底座可自动对知识进行处理与入库，快速实现海量多模知识的检索与智能问答。企业知识库：通过管理端构建企业知识库后，员工可以基于企业知识库进行问答，知识库作为企业内部的知识共享平台，促进不同团队和部门底座的自动化知识工程特性，使其在处理和分析数据方面具有显著的优势，允许用户上传文档、表格、图片等多源数据，并支持与外部数据源的对接，使用户能够构建属于自己的专属领域大模型。这一创新功能极大地扩展了模型的应用范围和深度，用户可基于自身私域知识库进行更为个性化和深入的数据分析。条款、监管规则、试行办法等提出问题，无涯·问知将提供法律风险预警以及应对建议。财经：无涯·问知内置了丰富的上市公司财报和产业链图谱数据，能够为金融机构提供全面深入的投资研究分析工具。此外，星环自研大模型InfinityInteligence，是一款基于星环大模型底座，结合个人知识库、企业知识库、法律法规、财经等多种知识源的企业级垂直领域问答产品。个人知识库：支持用户一键上传文档、表格、图片、音视频等多模数据，基于星环自研的

星环科技是国内一家专业的隐私计算公司，致力于为企业提供安全可靠的数据隐私保护解决方案。星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C集多方安全计算、联邦学习民生场景，SophonP²C通过纵向联邦学习联合居民用电数据与用水数据，生成群租房预测名单。在联合建模过程中，全程明文数据不出，有效保护了居民用水用电的数据隐私信息。联合训练模型比本地单独用电数据训练的模型AUC提升20%以上，赋能政务决策高效的处理分析能力，为政府有效排查群租房，消除群租房造成的消防、安全隐患，打造和谐、安全、美丽的生活环境作出了突出贡献，为政务决策、民生建设发挥信息化支撑保障作用曾获信通院多方安全计算性能专项测评证书、联邦学习基础能力专项测评证书、卓信大数据联邦学习安全评估专项证书，以及信通院星河案例隐私计算优秀案例等多项认证和荣誉。随着数据隐私保护意识的不断增强和隐私法规的等多种功能，为隐私计算提供完整的解决方案，以隐私保护为前提，解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。平台支持联邦学习、多方安全计算、匿踪查询等功能；性能方面，联邦学习与多方安全计算可达亿级数

，可以利用SoLar求索，在不需要学习和掌握数据库编程语言的前提下，可以使用自然语言自由地按需查询数据。星环科技的数据分析大模型SoLar求索包含多个数据分析大语言模型。本次展示的是自然语言进行，可以使用自然语言描述业务需求，方便对多张数据表进行关联，并使用各种星环科技大数据分析平台提供的函数进行分析计算，让数据库查询平民化。其次，可以使用自然语言描述涉及多种数据模型的复杂业务需求，借助星环在大数据领域探索、积累长达10年的星环科技，基于在SQL编辑器的多年积累，结合大语言模型，推出了星环科技大数据分析大模型SoLar求索。用户可以通过自然语言，生成可成功执行的SQL或Cypher，从而快速获取查询的结果，能够快速降低用户的使用门槛。星环科技此次发布的SoLar求索，将作为数据查询和分析的智能副手，为数据工程师、数据科学、业务人员等提供更好的使用体验。这些非大数据分析的专业用户数据分析（SQL类）的能力。用户可以通过自然语言提问，从星环科技的大数据平台上的多张数据表中查询出所需结果，并快速做出相应数据分析和相应的分析结果展现。相较于传统方式，应用星环科技SoLar求索的好处包括：首先

规模语料库中的语言模型，并通过对学到的模型进行概率推断来构建对应的文本生成模型。大语言模型有助于提高机器的语言理解和生成能力。通常来说，人类的语言表达和理解非常灵活和多样化。我们可以使用不同的语言风格、词汇大语言模型（LargeLanguageModel，简称LLM）是然语言处理领域的一种重要技术，大语言模型可以为人工智能提供更为精准和自然的语言处理能力。LLM的核心思想是利用机器学习算法学习大语料库，可以在高效的情况下生成基于人类语言的文本，从而提高机器的语言达和理解能力。大语言模型可以用于各种语言处理任务。由于LLM可以生成自然而然的文本，因此它可以用于各种语言处理任务，如问答系统、文本摘要、机器翻译、语音合成等，在这些任务中，LLM可以将大量的语言特征、语法规则、词汇义项等信息嵌到它的内部模型中，然后通过模型概率推断的方式，生成相应的文本结果。大语言模型是构建人工智能的重要组成部分。随着人工能的发展，机器不断向自我学习和不断优化的方向发展。而LLM作为一种基于数据驱动的学习方法，可以帮助机器从海量数据中不断学习并优化自己的模型，从而实现更为准确和全面的文生成和理解。大模型时代的

大模型微调（Fine-tuning）是指在已经预训练好的大型语言模型基础上，使用特定的数据集进行进一步的训练，以使模型适应特定任务或领域的过程。微调的核心目的是赋予大模型更加定制化的功能，使其能够在由（指令，输出）对组成的数据集上进一步训练大语言模型的过程，有助于弥合模型的下一个词预测目标与遵循人类指令目标之间的差距，可视为有监督微调的一种特殊形式。更好地适应特定领域的需求和特征。下是大模型微调的一般步骤和方法：准备工作选择合适的预训练模型：需综合考虑模型的大小、架构以及与目标任务的适配性。准备训练数据集：对数据进行收集、标注、预处理等操作，确保最终模型性能。设定微调目标与参数调整：明确微调的目标和预期结果，确定要调整的参数，如学习率、优化器、正则化参数等。执行微调：在训练循环中进行前向传播、计算损失、反向传播和参数更新等步骤。可运用早停和学习率衰减等技术来优化训练过程。微调后的优化与评估模型验证与测试：使用验证集监控模型在训练过程中的性能，避免过拟合；使用测试数据集评估模型的泛化能力，通常采用准确率、F1分数等指标来衡量模型性能。模型优化

，包括敏感的个人数据。因此，隐私计算可以应用于保护用户隐私。例如，在训练模型时，可以使用差分隐私技术来保护用户数据。城市规划：城市规划需要处理大量的人口和交通数据，这些数据都是非常敏感的。因此，隐私计算隐私计算可以使用在多个应用场景中，以下是一些典型的隐私计算应用案例：医疗保健：医疗数据是非常敏感的，因此在医疗保健领域广泛应用隐私计算技术。例如，医院可以使用差分隐私技术保护患者隐私，同时进行可以用来保护这些数据。例如，可以使用安全多方计算技术来合作分析人口和交通路线数据，以进行城市规划。电子商务：电子商务需要处理大量的用户购物数据，这些数据也是非常敏感的。因此，隐私计算可以用于保护用户隐私。例如，在广告投放时可以使用差分隐私技术来保护用户数据隐私。隐私计算在医疗保健、金融、人工智能、城市规划和电子商务等领域都有广泛的应用，可以保证数据隐私和安全性，同时保证数据共享和分析的效果。星环科技数据挖掘和病例分析。金融领域：隐私计算可以用于保护客户隐私和金融机构之间的数据共享。例如，可以利用安全多方计算技术完成多个机构之间的客户数据共享，而不会泄露客户隐私。人工智能：人工智能需要处理大量的数据

双碳目标下，全国碳排放监测服务平台启动建设力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和，我国明确提出“双碳”目标，充分彰显了在构建人类命运共同体进程中的大国担当。国家电网公司主动担当重要使命，提出“实现双碳目标，能源是主战场，电力是主力军，电网是排头兵”的战略部署，率先行动，发布《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》。“双碳”目标的实现离不开科技支撑。《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》指出，全国碳排放监测服务平台建设的总体目标是以电网数字化赋能和助力国家碳达峰碳中和，实现“电力看双碳”，“双碳看经济”，为国家碳排放统计核算体系建设、宏观调控政策制定、经济社会全面绿色转型发展等工作提供决策支持。平台建设需要解决以下问题：以数字化平台技术解决各省的地市、区县、重点行业碳排放数据维度不全面、核算方法不完善、碳核算体系不统一等方面的问题；强化数据应用，发挥好决策支撑作用，深挖电力大数据价值，开展“电力看环保”“电力看经济”等大数据应用。积极响应号召，星环科技打造碳排放监测服务平台解决方案星环科技作为大数据基础软件领域的代表性企业，有着高度的责任感和使命感，为响应“全国碳排放监测服务平...

随着行业和技术领域的变化日新月异，从数据仓库、动态数仓，到数据湖，从新一代湖仓一体技术到可插拔数据库，概念的引入虽然简单，但如何做到更有效，更复杂的数据资产管理就考验着对生产能力和工艺过程的管理能力。星环科技认为数据中台是一种能力、是一种组织上的策略而不仅仅是一种技术架构，它是在信息化基础上建立的可编织和可复用的数据可分析能力，从而支撑企业数字化转型。星环科技的数据中台三中心、六能力、两个体系星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。数据存储、分析探索、业务赋能三中心第一，帮助企业构建存储中心，提升数据的汇聚和整合能力；第二，构建数据分析探索中心，专注于智能分析能力和实时计算能力的提升，推动智能推荐能力和全链路实时监测和保障能力；第三，构建业务赋能中心，提供统一的访问能力实现跨平台联邦，统一的访问层控制，确保数据安全可用，同时搭建统一的服务能力，面向多场景的服务应用支撑。安全和运维、数据和分...

近年来，企业数据安全问题的重要性被提上了前所未有的高度。星环科技提供了从云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据安全能力。覆盖数据生命周期的各个阶段，涉及数据的收集、存储、使用、加工以及开放流通。全方位保障企业的数据安全，支撑业务合法合规的开展。星环科技凭借全面的数据安全能力助力某支付机构构建安全防线的落地实践。该支付机构拥有大量数据资产，目前机构面临着较大的挑战，需要加强数据安全管理，为此，机构决定与星环科技合作，利用星环科技的技术来提升数据安全管理能力，共同打造一个基于隐私计算的数据服务平台DaaS。根据客户需求，星环科技在基础设施层提供了基于容器的云原生操作系统TCOS，可以为用户提供独立的数据与计算环境，减少数据对外暴露的风险。在数据平台层，星环科技大数据基础平台TDH新版本增强了安全技术，支持行列级权限控制、动态脱敏等。在数据资产层，星环科技借助两款新产品：数据安全管理平台Defensor帮助企业构建整个数据安全管理域及数据流通平台Navier：包含隐私计算平台SophonP²C和数据交易门户datamall，提供包括联邦学习和差分隐私等技术能力。该支付机构的数据管理平...

时空数据库时空数据库是一种针对时空数据处理的数据库系统。它以时间和空间为基础，整合了空间信息和时间信息，能够对时空数据进行存储、查询和分析。时空数据库广泛应用于交通运输、城市规划、GIS等领域。分布式时空数据库分布式时空数据库是一种对时空数据进行存储和处理的数据库系统，通过分布式存储和分布式计算等技术，可以实现对大规模时空数据的高效处理和分析。与传统的集中式数据库系统不同，分布式时空数据库将数据存储在多个存储节点上，并将计算任务分配给多个计算节点来完成，从而极大地提高了时空数据的处理能力和可靠性。分布式时空数据库的出现，使得处理大规模时空数据成为了可能，也更好地满足了各个领域对时空数据深度分析的需求。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理，集计算与存储为一体的分布式数据库产品，支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算，具有完备的数据查询、分析和挖掘能力，可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景，广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。

在国产数据库产品方面，星环科技坚持自主研发与技术创新，打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB和分布式交易型数据库KunDB，以及分布式图数据库StellarDB等产品。KunDB具备较强的SQL兼容性，同时具备高可用、高并发、在线扩缩容、数据强一致性等能力，适用于操作型业务、高并发业务等场景。ArgoDB具备完整的SQL兼容性，同时具备高扩展、高可靠、多模型、存算解耦等能力，一站式满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、OLAP、联邦计算等场景。通过不断的打磨和对业务场景不断的落地实践，ArgoDB和KunDB已成为具有完全自主知识产权的成熟的国产数据库，能够为更多的客户提供高性能、高可靠、成熟的数据库产品服务，帮助用户应对智能数据时代海量数据的分析与探索。分布式图数据库StellarDB兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。星环科技StellarDB在金融、政府和社交网络等领域...

星环科技作为一家企业级大数据基础软件开发商，在图计算领域深耕多年，有着深厚的技术积淀和丰富的实践经验。星环科技自主研发的分布式图数据库StellarDB，兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。StellarDB克服了海量关联图数据存储的难题，通过集群化存储和丰富算法，实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询，目前已经用于金融、政府、交通等众多行业，用于反洗钱、风险控制、营销等多种场景。同时StellarDB还获得了多项行业权威认可：入选信通院2022大数据十大关键词“图计算平台”代表厂商；通过了中国信通院图数据库和图计算平台基础能力两项专项测评；入选著名咨询机构Gartner《中国数据库市场指南》、《工具：中国数据库管理系统供应商甄选》报告等，彰显了其产品技术领先性。如今，5G、物联网、AI等技术的发展应用让数据呈指数倍增长，为图数据库发展提供了更广阔的应用空间。顺势而为，乘势而上...

为解决AI落地难的问题，星环科技从用户需求端出发，研发了一款基于云原生架构的企业级AI能力运营平台SophonMLOps，助推AI模型落地。SophonMLOps是基于云原生架构构建的企业级AI能力运营平台，聚焦于机器学习模型全生命周期中的模型管理、模型部署、模型监控预警、模型评估和模型迭代等关键环节。通过统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估、统一解释，赋予企业客户易用、高效且安全可靠的AI能力运营服务，协助客户规模化管理日益增长的机器学习模型，提升模型使用效率，降低模型集成管理成本，控制模型生产环境风险。SophonMLOps针对企业AI运营的痛点，围绕企业AI模型接入、运营管理、持续训练的全生命周期，分别提供规模化集成管理、高效模型推理、模型监控预警、模型性能评估、隐私安全保障等功能，为企业的AI日常运营插上翅膀。SophonMLOps打通了AI的全生命周期，为企业的各类用户角色搭建了统一的AI协作平台。对于企业而言，MLOps规模化集成管理了多源异构的机器学习模型，并提供高效且保障隐私安全的模型推理、监控预警及性能评估服务；对用户而言，能感受到操作上的快捷，AI应用与...

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，具备大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵，多年来深耕电力领域，覆盖电力产业“发-输-变-配-用”五大环节，为推动电力行业数字化转型做出了重要贡献。在国网上海电力智能配用电大数据应用系统建设项目中，基于星环科技大数据基础平台TDH构建的智能配用电大数据应用系统汇集了浦东1210平方千米的236万户的用电数据，高负荷738万千瓦，年用电量329亿度，占上海全网四分之一。集成的内外部数据源有10个，整个数据量到现在已经接近8个T了，台账的数据总量有29.14万条。在多元数据集成及大数据平台基础之上，应用系统实现了用电查询，电力地图等基础功能及用户用电行为分析，节电用电预测网架优化和错峰调度等业务应用。基于多源异构数据的关联解析，和海量用电负荷实际数据存储、索引，实现了用电查询的基础应用，包括230万用户，26000个台区，4000余中压馈线的基本台账及用电数据的快速查询，并可以进行用户用电画像、地图定位、供电范围等数据的查询，服务响应时间在三秒以内。此前，星环科技还曾凭借《星环科技电力智慧供应链智能决策平台建设方...

作为一家企业级大数据基础软件开发商，星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。其中，三中心分别是存储中心、分析探索中心、业务赋能中心；六能力包括数据汇聚能力、数据整合能力、智能分析能力、实时计算能力、统一访问能力、统一服务能力；两个体系则是安全和运维保障体系与数据和分析支撑体系。三中心、六能力、两个保障体系都构建在一个云底座之上，满足企业私有化或者混合云多云的部署形态，同时灵活组件式的可插拔式部署形态，能够帮助企业更迅速的起步，按规划分步完善数据中台建设。除了提供基础组件和相应的工具帮助客户快速构建数据中台之外，星环科技还提供咨询实施服务，可以为企业提供量身定制的“数据云基础设施+咨询服务的端到端产品+服务”的综合解决方案。在星环科技的咨询服务产品体系中，包括为企业构建中台的架构规划、应用规划，以及帮助企业实施建设数据底座、数据中台、数据仓库，以及数据治理服务，也包括了数据的分析、业务分析、...

图数据库的应用场景非常广泛，可以应用于各个行业。以下是一些常见的应用场景：金融：在金融领域，图数据库可以帮助银行、保险公司等企业处理复杂的数据结构，支持欺诈检测、交易路由、投资组合分析等操作。社交网络：图数据库可以存储和处理社交网络中的复杂关系图谱和大量用户数据，支持好友推荐、社区发现、个性化内容推荐等操作。物流：在物流领域，图数据库可以帮助企业优化路径规划、物流运输等操作，加速发货、配送时间并提高效率。制造业：图数据库可以支持企业处理复杂的设备关系结构图，进行维修保养、设备性能分析、生产计划优化等操作。能源行业：在能源领域，图数据库可以处理复杂的电网、管道等结构图谱，并支持多种能源趋势分析和紧急事件监测等操作。电商：图数据库可以应用于电商业务中，存储和处理复杂的商品与用户之间的关系，支持个性化推荐、购物车分析、用户行为预测等操作。图数据库可以在各个领域中应用，并且在处理复杂的数据结构和大量的数据时比传统数据库具有更高的性能和效率。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，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...