ai大模型全栈开发

日前，在2023世界计算大会上，星环科技正式发布了全新的大模型运营管理软件：SophonLLMOps，并入围专题展优秀成果。作为一款全栈式的大模型运营管理工具，SophonLLMOps为企业和组织提供了可视化的一站式便利工具，为大语言模型在企业中从构思到原型，再到落地开花提供了便利趁手的铲子和肥沃的土壤。随着AI技术的飞速发展，大语言模型(LLM)已成为许多企业和组织实现其业务增长和创新的重要。SophonLLMOps作为星环科技自主研发的一款综合性大模型统一运营管理平台，旨在解决以上问题，为用户打通从数据接入、生成、开发和清洗、提示工程、大模型训练、大模型上架部署到大模型应用编排和业务效果对齐的全链路流程，从而实现针对大模型的“数据和分析的持续提升”。SophonLLMOps的发布标志着星环科技在大模型运营管理领域的重要技术突破。作为一家专注于分布式基础软件研发的公司，星环科技将继续技术和手段。然而，要实现高效、稳定的大模型数据收集、处理和模型训练、部署，并将其应用于具体的业务场景中，还面临着诸多挑战，包括：语料标注和处理、提示工程、大模型训练与微调、模型上架部署、应用链编排等

什么是全栈式大数据平台？全栈式大数据平台是一种提供全方位、多层次数据管理能力的平台，包括数据采集、开发、治理、分享、可视化等复杂组合场景的应用能力和全生命周期研发能力。通过这种平台，企业可以更有能够更高效地应对复杂的数据处理任务，提升业务响应速度和决策质量。全面的数据开发和服务能力：全栈式大数据平台提供了全面的数据开发和服务能力，包括数据采集、整合、处理、分析、可视化等环节。这使得企业能够更快速地开发和部署新的数据应用，提高工作效率和降低成本。便捷的使用体验：全栈式大数据平台功能更全、使用更便捷，为企业提供了一个直观易用的操作界面。这使得企业员工能够更方便地使用平台进行数据处理和分析式大数据平台通过强大的存储和计算能力，为海量数据的处理和分析提供了支持。这有助于企业更好地理解客户需求、市场趋势和竞争状况，从而做出更明智的决策。全栈式大数据平台还通过提供全面的数据开发和服务能力，加速了企业数字化转型的进程。企业可以利用这个平台快速开发和部署新的数据应用，提高工作效率和降低成本。效地管理和利用数据，实现数据驱动的决策和业务优化。全栈式大数据平台的优势高效可靠的数据资产体系：全栈式大数据平台通过持续不断沉淀数据价值，形成了一套更高效可靠的数据资产体系。这个体系不仅提高了数据的质量和

AI大模型应用开发是一个综合性的过程，涉及多个关键步骤和技术要点。1.明确应用场景和需求场景分析：深入研究目标行业和应用场景，例如医疗领域的辅助诊断、金融领域的风险评估、教育领域的个性化学习辅助等，如界面友好性、交互便捷性等。2.选择合适的大模型模型评估：根据应用需求，评估不同的AI大模型。考虑模型的性能指标，如在相关任务中的准确率、召回率等；模型的规模和复杂度是否适合部署环境；模型的预训练模型的性能。5.应用开发接口设计：设计应用程序接口（API），以便其他系统或软件能够方便地调用大模型的功能。API的设计应该遵循简单、稳定、安全的原则，并且要考虑到数据传输的效率和格式。前端开发：如果是面向用户的应用，需要开发用户界面（UI）。根据应用场景和用户体验需求，设计简洁、直观的界面，方便用户输入和获取信息。后端开发：搭建后端服务，处理业务逻辑和数据存储。后端需要与大模型进行交互，将用户输入的数据发送给大模型进行处理，并将大模型返回的结果进行解析和处理，然后返回给前端或其他系统。6.性能测试与优化性能测试：使用测试集对开发好的应用进行性能测试，评估模型的准确性、响应时间、吞吐量等

解锁大模型开发管理平台：AI时代的“魔法工坊”大模型开发管理平台介绍概念：大模型开发管理平台是一种集成化的工具系统，旨在辅助开发者高效地进行大模型的开发、训练、优化、部署以及后续的管理维护工作。它整合了算力资源、数据管理、模型训练框架、评估工具等一系列要素，为大模型从构思到实际应用提供全流程支持。功能特点多样化模型支持：集成业界主流开源大模型，开发者无需从头构建模型，可选择合适的预训练模型进行用于大语言模型的提示词；支持检索增强生成，智能体开发等，助力构建更智能的大模型应用。模型运维管理：对大模型进行全生命周期管理，包括模型版本控制、性能监测、故障诊断与修复等，确保模型在生产环境中的稳定运行和持续优化。优势降低技术门槛：即使是缺乏深厚机器学习专业知识的人员，也能借助平台低代码甚至无代码的操作，参与到大模型开发应用中，加速企业数字化转型和创新。提升开发效率：一站式的工具和功能，减少了在不同工具和平台间切换的时间，自动化的流程和丰富的模板，进一步缩短开发周期。保障模型质量：完善的模型评估和优化机制，以及对算力资源的合理调配，有助于训练出高性能、高稳定性的大模型。应用场景智能客服：利用大

，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AI大模型，又称为大规模AI模型、大型神经网络模型，是指参数数量庞大的人工智能模型，通常由数以亿计的参数组成。这些模型通常由深度学习算法训练而成，具有相对较高的准确性和复杂性。随着硬件计算能力的不断提升，以及训练数据集的不断扩大，AI大模型的应用和研究越来越受到关注。AI大模型具有以下几个特点：高度复杂性：AI大模型拥有大量的参数，可以对更加复杂的问题建模和学习。相比于传统的机器学习算法，大模型用户数据。这对于数据隐私和安全提出了挑战，需要合理的数据使用和保护措施。AI大模型在许多领域都有着广泛的应用。例如，在自然语言处理领域，大模型能够实现更加准确和流畅的文本生成、机器翻译和问答系统；在计算机视觉领域，大模型能够实现更准确的图像分类、目标检测和图像生成；在推荐系统领域，大模型能够更好地理解用户兴趣和需求，提供个性化的推荐服务。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

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随着技术的发展和计算能力的提高，AI大模型成为了当今AI领域的火热话题。AI大模型具有广泛的应用领域，如自然语言处理、图像识别、机器翻译等。AI大模型是指参数数量超过数百万的深度神经网络模型，通常需要大量的计算资源和高性能硬件支持。这些模型通常由多个层次构成，每个层次包括了许多神经元，每个神经元都有一些权重，这些权重需要通过大量的训练数据进行调整，以使模型能够更准确的预测结果。AI大模型广泛应用于自然语言处理、图像识别、语音识别和机器翻译等领域。以自然语言处理为例，AI大模型可以帮助机器理解人类语言的复杂语义和语法结构，从而使得机器能够更准确地理解和分析人类语言。AI大模型也可以被应用在图像识别中，通过学习大量的图像数据，模型可以准确地识别物体和场景，并对视觉信息进行分类和监测。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

优，利用业务反馈持续提升大模型，而且需要拥有基础领域模型、基础开发软件、基础工具软件，以保证行业领域大模型的持续提升。星环科技发挥大数据基础软件方面的优势，推出了大模型应用开发全周期的技术和产品，在算语言大模型(LLM)主导的生成式AI(GenAI)毫无疑问将是未来几年重要的生产力工具，不但突破以前AI应用无法突破的极限，而且将重塑各行各业，并深刻改变企业的各个产业环节。在金融、政府、能源、交通力及基础软件层，包括星环分布式向量数数据库Hippo、分布式图数据库StellarDB、大数据开发工具TDS等众多的基础软件与工具;在开发者工具层，提供了大模型统一运营管理平台SophonLLMOps等，实现对模型训练、调优;在应用层则是面向用户的领域大模型，如星环无涯Infinity和星环SoLar求索。让大数据智能化、多模态、平民化，将拥有广阔前景的GenAI技术提交给每一个企业用户手中，让企业开启大模型和生成式AI应用的新征程。等每一个行业与领域，都会诞生领域或者行业的大模型，这些大模型具有专家的能力，可以在上面构造复杂的应用。在领域大模型落地和发展中，不仅需要长期积累高质量的数据、经验、流程和知识，利用行业积累对领域模型调

大模型开发平台是一种为开发大规模人工智能模型而设计的综合性软件工具和基础设施环境，旨在为开发人员提供便捷、高效、全面的开发支持，以加速大模型的研发和应用落地。以下从其功能特点、技术架构、应用最优的超参数组合，提高模型的性能和泛化能力。模型评估与优化功能评估指标计算：提供多种评估指标，如准确率、召回率、F1值、均方误差等，用于衡量模型的性能，帮助开发人员了解模型的优缺点。模型优化工具：基于：集成了各种深度学习框架和算法库，为模型开发提供基础的算法支持。平台服务层：提供数据管理、模型训练、模型评估、模型部署等核心服务，以及用户管理、任务调度、日志监控等辅助服务。应用层：面向用户的应用界面，提供可视化的操作界面和API接口，方便用户进行数据处理、模型开发、模型部署等操作。应用场景自然语言处理领域：用于开发智能聊天机器人、机器翻译系统、文本生成模型等，帮助计算机理解和处理人类语言。计算机视觉场景等方面进行具体介绍：功能特点数据管理功能数据收集与标注：能够从多种来源收集数据，包括网络、数据库、文件系统等，并提供数据标注工具，方便对数据进行分类、标记等预处理，为模型训练提供高质量的数据。数据存储与

星环科技以“多模型统一架构”为核心，打造了覆盖数据存储、计算、分析的全栈产品体系，实现从传统数据库到大数据平台的平滑迁移：大数据基础平台TDH：支持11种数据模型统一管理，兼容CDH/HDP生态分析场景，兼容SQL标准及Oracle方言，实现集中式与分布式架构的无缝切换。全场景工具链：包括图数据库StellarDB、搜索引擎Scope、时序数据库TimeLyre等，覆盖图分析、日志检索、时序数据处理等多元需求，构建自主可控的数据生态。

金融全栈解决方案，旨在为金融机构提供更加智能化、数据驱动的技术服务。信雅达影像内容管理平台采用微服务架构、容器云化部署，依托星环科技大数据相关产品实现影像元数据与影像内容数据的统一管理，降低开发星环科技与信雅达合作的金融全栈解决方案，基于星环科技在大数据、人工智能和云计算领域的先进技术，以及信雅达在金融领域的深厚积累，围绕数字化管理、数字化风控、数字化运营、数字化营销、数字化产融联合打造了的数据查询能力，在客户的实时交易分析、实时数据搜索、实时反欺诈和实时图谱分析的业务场景中，带来更多新增功能。此次推出的金融科技全栈联合解决方案，充分展现了星环科技和信雅达的技术实力和产品优势：极致的分布式数据库ArgoDB构建资产负债数据集市和核心计量引擎，实现业务数据特征筛选、数据压缩、现金流拆分、现金流合并，报表基础数据准备等功能，支撑MPA关键指标计量展现、全行经营计划与预算方案等上层应用性能与可扩展性：星环科技分布式数据库ArgoDB能够实现从GB到PB的大数据量非常复杂的计算和处理，以及在性能不足的情况下基于集群和节点的拓展，能够实现系统性能的线性增长。完整的SQL和ACID支持

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据量，助力数据要素安全流通和价值迸发，实现数字经济时代下的跨企业和行业的AI协作。星环科技的隐私计算技术已落地如数据流通、政务民生、金融营销等垂直业务场景，为跨企业数据协作提供安全可信的平台支持。在政务民生场景，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。在精准营销场景，通过纵向联邦学习，车企安全引入了多方数据，丰富用户特征维度，对用户行为进行统计分析。在联合建模过程中，全程明文数据...

新时代需要新技术，企业应抓住机遇实现旧平台的改造升级数据库技术经过不断的发展，已经从以Oracle、IBM为代表的集中式数据库，演进到分布式、多模型、云原生的形态，并在很多场景应用落地，带来了真实的业务价值。当前得益于国家政策的大力扶持以及国内市场环境的快速发展，国产软件加速发展，国产化替代进程正在不断加速。自主可控是国产化替代的核心，同时也是一个阶段性的目标。我们不应该满足于此，应该抓住国产化改造的机遇，用新技术去替代老技术，实现自主可控的同时，完成旧系统的改造升级，这也是信创的主旨。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，在分布式技术、多模型技术、数据云技术等方面有很多技术突破。比如大数据基础平台TDH是全球首个通过TPC-DS基准测试的产品；提出了创新的多模型统一技术架构，支持业内主流的10种数据模型，Gartner®发布的中国数据库技术发展趋势报告引用星环科技多模型联合分析用例，论证了多模型融合分析的趋势和价值。基于多年积累的分布式技术、多模型统一技术、数据云技术等，星环科技打造了分布式数据库ArgoDB、分布式交易型数据库KunDB、分布...

星环科技图数据库StellarDB是国产高性能图数据库，采用分布式架构和原生图计算引擎，支持超大规模数据管理和高效的图计算。TranswarpStellarDB具有以下特点：原生图存储：StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构，优化查询性能，通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略，图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能：存储引擎和计算引擎结合，使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能，拥有卓越的数据读写能力，支持大规模并行处理，毫秒级的查询响应。高扩展性：完全的分布式架构，具有良好的可扩展性，支持在线扩容和升级。拥有万亿级图数据处理能力，支持数据多副本，提供集群高可用和高可靠。灵活的查询方式：计算引擎支持灵活易懂的图查询语言TranswarpExtended-OpenCypher，拥有丰富的图操作语法。同时提供SQL支持，多模场景灵活切换。深度分析能力：支持10层及以上的图深度遍历和复杂分析。丰富的算法库：内置丰富的算法库，几十种图算法开箱即用，优化的分布式并行图算法，千万级子图计算效率达到行业先进水平。企业级功能：支持用户权限认证、集群状态监控、日...

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域有着多年积累，研发了数据要素流通全过程的一系列工具，在各方数据不出域的前提下，为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动，分享数据安全出境解决方案。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。伴随数字经济蓬勃发展，融入全球数据跨境流动的趋势不可避免。数据出境安全治理受到广泛重视，为进一步规范数据出境活动，保护个人信息权益，维护国家安全和社会公共利益，促进数据跨境安全，国家互联网信息办公室发布了《数据出境安全评估办法》。国内运营的外企（尤其是零售、化工等）、新能源汽车以及生态企业（含自动驾驶等）、国际化企业与出海企业、跨境电商和物流、有融资需求的基于数字化做业务创新的创业公司等是国内迫切需要落实数据安全出境的企业。然而企业在落地数据出境安全方面存在一些实际困难，主要体现在：错综复杂的数据如何分类分级，如何识别重要数据；重要数据如何存储和管理，才能达到相关法律法规的...

银行图数据库的应用场景：反洗钱：图数据库可以将可疑交易数据存储于其中，帮助银行更快速地提取、分析与关系，识别出潜在的洗钱行为。客户关系管理：银行图数据库可以将客户的不同信息（如交易记录、信用评级、客户所在地和行业等）进行整合，并将这些信息在一个数据仓库中呈现出来。这使得银行能够更加精准地分析客户需求，提供更加符合客户需求、更加优质的服务。风险管理：银行是一个与风险息息相关的行业。图数据库可以帮助银行对相关风险进行整合和分析。通过解析大量的金融数据，图数据库可以找出潜在的风险点，提前控制风险。数字化转型：图数据库能够将社交网络、收集的数据等信息关联起来，并创造性地开拓新业务模式。除了与客户密切相关的业务领域，图数据库还能够在支持业务流程优化方面发挥重要作用。营销：银行可以使用图数据库来收集客户数据、行为数据等，这样可以更加精确地预测客户习惯，对客户进行更加细致的营销和服务。银行图数据库有着广泛的应用场景，可以在多个角度上支持银行的业务发展，提高服务的质量和效率。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...

数据要素是数字经济发展的关键生产要素，是数字经济发展的基础。加快培育数据要素市场是全面建设社会主义现代化国家的一项基础性工作，对推动经济高质量发展、建设数字中国和数字强省、促进经济社会数字化转型具有重要意义。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。基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域的多年积累，星环科技研发了数据要素流通全过程的一系列工具，在各方数据不出域的前提下，为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动，分享数据安全出境解决方案。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。星环科技在产品的各层级上都完善了安全技术，从而可以给用户提供体系化的数据安全防护能力，助力企业高效、合规的开展数据流通业务。在基础设施层，星环科技提供基于容器的云原生操作系统TCOS，它不仅能够提供容器隔离和镜像扫描，还新增了漏洞检测以及面向业务的微隔离安全技术，从而可以为用户开辟一个独立的数据与计算环境，外部的服务未经授权无...

图数据库有许多适用场景，常见的应用场景有：社交媒体：社交媒体中的用户和关系可以建模为图结构。用图数据库来管理和查询这些社交数据，可以实现更精确的社交关系分析。金融：在金融领域中，图数据库可以用于合规风控、反欺诈、投资和信贷决策等众多场景。例如，通过在图中存储和分析不同实体（如银行账户、信用卡、电话、邮箱、运单等）之间的关系，可以准确识别欺诈降低风险。物流和运输：物流和运输领域也是图数据库的应用场景之一。例如，通过在图中存储城市、仓库、货物、运输路线等信息，可以进行物流管理、运输计划优化、货物追踪等任务。生命科学：在生命科学领域，图数据库可以用于存储和分析复杂的基因、蛋白质、代谢物等数据，帮助科学家发现新的治疗方法和疾病机制。游戏：游戏开发者可以使用图数据库来管理玩家角色、各种装备、地图、任务等复杂的游戏数据，实现更好的游戏体验。图数据库的灵活性和高效性使其在多个领域都有着广泛的应用。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服务，在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式图数据...

时空数据库（Spacial-temporaldatabase）是一种专门用于存储和管理时空数据的数据库管理系统，它是传统关系型数据库的一个扩展，可以实现对时空数据进行有效管理和处理。时空数据是指带有时空坐标或时间戳的数据，例如地图、气象数据、交通、城市规划等。因此，时空数据库可以用于多种应用程序，如地理信息系统、航空航天、气象预报、GPS导航等。时空数据库与传统数据库不同的是，它提供了额外的功能和数据类型，例如点、线、面等空间对象和时间序列数据类型。此外，时空数据库还支持空间查询和时空查询，例如常见的缓冲区查询，使得用户可以在时空范围内进行查询和分析。这种数据库可以对时空数据进行高效的存储、查询、更新和分析，并通过插件技术集成其他地理信息数据源。星环分布式时空数据库-SpactureSpacture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。

图数据库是现代数据库系统中的一种，它主要的特点就是使用了图论的概念来进行数据管理。传统的关系型数据库通常是基于表和列的结构进行数据管理，而图数据库则是构建了节点和边的图形结构，可以更好的表示现实世界中的复杂关系。下面是图数据库的几个主要特点：1.基于图形结构：图数据库是基于图形结构来进行数据管理的。它通过节点和边来构建数据的表示形式，使得数据之间的关系和结构更加直观和清晰。这对于处理关联复杂、数据关系复杂的场景具有重要意义。2.高效地关系查询和分析：图数据库具有高效的关系查询和分析能力。对于一个大规模的图，传统的SQL查询方式显然不能满足查询时间的要求。而图数据库则可以通过图数据库内部的算法来进行实时的查询和分析。尤其是针对一些复杂的图分析算法，图数据库更能够快速地获得结果，提高查询速度。3.可扩展性：由于采用了分布式的技术设计，使图数据库的可扩展性极佳。当需要管理的数据量增加时，图数据库可以通过简单的集群扩展方式来实现性能的提升。而且，图数据库的分布式能力也可以让其在多个节点上进行操作，提高了系统的容错能力和加载能力。4.元素和关系度量：图数据库具有丰富的元素数据和关系数据量度方式。...

垂直领域知识图谱产品主要用于面向特定领域知识应用需求，通过构建和应用知识图谱解决对应领域的专业问题。目前，知识图谱在智慧医疗与智慧金融领域已取得了一系列成功实践，被应用于辅助医生、药物发现、临床科研、风险防控、内部监管、投资研究、保险理赔等众多实际业务场景，并涌现出了一批知识图谱产品或服务平台。星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon正是一款覆盖知识全生命周期，集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。除了具备链路完备性，平台还从业务场景出发，沉淀了金融、保险等场景的图数据模型、规则模型和算法模型，可以帮助用户快速解决不同场景下的业务问题。目前，星环科技Sophon已经在金融等多个行业成功落地，在反洗钱、反欺诈、疫情防控、公共安全、企业级营销、保险知识智能问答等场景有着广泛的应用。同时星环科技在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中，也获得了多项荣誉和权威认可：入选Gartner《MarketGuideforArtificialIntelligenceStar...