国产ai大模型排名榜

2018年8月19日，工信部信息中心与亿欧智库在2018“创客中国”互联网+大数据创新创业大赛暨产业投资峰会上联合发布了“未来·影响力”中国产业创新榜。星环科技入选中国产业创新榜“具投资价值50强缔造了本次“未来·影响力”中国产业创新榜“潜力榜”和“投资榜”!“未来·影响力”中国产业创新榜企业的研究报告指出，以大数据、云计算、人工智能为主的新技术成为产业创新的重要推动力，并服务实体经济正在成为产业创新升级的重要风向标和力量。入选中国产业创新榜“具投资价值50强”榜单，对于星环来说，既是鼓励又是动力，星环将一如既往地坚持以领先的技术为先导，在大数据和人工智能领域深耕细作，为企业提供灵活、高效”。据了解，“具投资价值50强”榜单是结合了各互联网企业的资本实力、商业能力、团队能力、品牌美誉度等指标，发现那些值得投资的企业，是对高成长企业投资价值的测定。作为一家专注于提供企业级容器云计算、大数据和人工智能核心平台研发和服务的创业公司，星环科技成功入选是业界对于星环科技产品和服务的肯定。创新榜评选活动自2018年6月全面启动，广泛征集报名企业，详细了解各企业的产品/服务、行业布局、商业模式、营

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2018年8月19日，工信部信息中心与亿欧智库在2018“创客中国”互联网+大数据创新创业大赛暨产业投资峰会上联合发布了“未来·影响力”中国产业创新榜。星环科技入选中国产业创新榜“具投资价值50强缔造了本次“未来·影响力”中国产业创新榜“潜力榜”和“投资榜”!“未来·影响力”中国产业创新榜企业的研究报告指出，以大数据、云计算、人工智能为主的新技术成为产业创新的重要推动力，并服务实体经济正在成为产业创新升级的重要风向标和力量。入选中国产业创新榜“具投资价值50强”榜单，对于星环来说，既是鼓励又是动力，星环将一如既往地坚持以领先的技术为先导，在大数据和人工智能领域深耕细作，为企业提供灵活、高效”。据了解，“具投资价值50强”榜单是结合了各互联网企业的资本实力、商业能力、团队能力、品牌美誉度等指标，发现那些值得投资的企业，是对高成长企业投资价值的测定。作为一家专注于提供企业级容器云计算、大数据和人工智能核心平台研发和服务的创业公司，星环科技成功入选是业界对于星环科技产品和服务的肯定。创新榜评选活动自2018年6月全面启动，广泛征集报名企业，详细了解各企业的产品/服务、行业布局、商业模式、营

近日，在“2021贵阳数字经济产业独角兽峰会”上，重磅发布《中国产业创新百人榜》榜单，该榜单经过4个多月、5大环节层层筛选评选而出，星环科技创始人兼CEO孙元浩荣登榜单。星环科技创始人兼CEO孙元浩荣登《中国产业创新百人榜》中国产业创新百人榜《中国产业创新百人榜》是由创业家&i黑马联合《证券日报》，携手50多家知名投资机构，共同发起的年度重要创业家评选，旨在寻找产业中具代表性的“产业创新国外同业一至两年，真实意义上实现了核心基础软件的国产化升级。本次荣登《中国产业创新百人榜》意味星环科技在产业创新性、企业成长力、人物领导力、产业贡献性等方面在市场上获得了专家的高度认可。正如评审团所期望，致力于打造“云计算+大数据+数据库+数据开发与智能分析”的基础平台产品。星环科技拥有基于数据全生命周期管理的产品系列：一站式极速大数据平台TDH、分布式关系型数据库ArgoDB及KunDB、基于容器的智能大数据云平台TDC、大数据开发工具TDS、智能分析工具Sophon和超融合大数据一体机TxDataAppliance等，并拥有近百件海内外专利授权、近300件软著。星环科技2014年进入中央政府采购网

近日，在“2021贵阳数字经济产业独角兽峰会”上，重磅发布《中国产业创新百人榜》榜单，该榜单经过4个多月、5大环节层层筛选评选而出，星环科技创始人兼CEO孙元浩荣登榜单。星环科技创始人兼CEO孙元浩荣登《中国产业创新百人榜》中国产业创新百人榜《中国产业创新百人榜》是由创业家&i黑马联合《证券日报》，携手50多家知名投资机构，共同发起的年度重要创业家评选，旨在寻找产业中具代表性的“产业创新国外同业一至两年，真实意义上实现了核心基础软件的国产化升级。本次荣登《中国产业创新百人榜》意味星环科技在产业创新性、企业成长力、人物领导力、产业贡献性等方面在市场上获得了专家的高度认可。正如评审团所期望，致力于打造“云计算+大数据+数据库+数据开发与智能分析”的基础平台产品。星环科技拥有基于数据全生命周期管理的产品系列：一站式极速大数据平台TDH、分布式关系型数据库ArgoDB及KunDB、基于容器的智能大数据云平台TDC、大数据开发工具TDS、智能分析工具Sophon和超融合大数据一体机TxDataAppliance等，并拥有近百件海内外专利授权、近300件软著。星环科技2014年进入中央政府采购网

图数据库的排名和领域、应用场景、性能要求等不同而不同，且随着技术的不断发展和市场的变化，排名和评价也可能随之变化。因此，在选择图数据库时，需要结合具体需求、实际情况和可行性进行综合考虑和评估。星环、万亿边、PB级大规模图数据存储；具备10+层的深度链路分析能力，提供丰富的图分析算法和深度图算法；支持标准图查询语言并兼容openCypher，并具备海量数据3D图展示能力。可以帮助用户快速开发欺诈检测评测》，并支持国产化硬件和操作系统部署。StellarDB优势：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

图数据库的排名和领域、应用场景、性能要求等不同而不同，且随着技术的不断发展和市场的变化，排名和评价也可能随之变化。因此，在选择图数据库时，需要结合具体需求、实际情况和可行性进行综合考虑和评估。星环、万亿边、PB级大规模图数据存储；具备10+层的深度链路分析能力，提供丰富的图分析算法和深度图算法；支持标准图查询语言并兼容openCypher，并具备海量数据3D图展示能力。可以帮助用户快速开发欺诈检测评测》，并支持国产化硬件和操作系统部署。StellarDB优势：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

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"}...

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

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...

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

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

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。...

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。

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•...

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：