基于大模型

基于模型开发应用是当前人工智能领域的热门方向,以下从应用场景、开发流程、面临挑战等方面介绍如何基于模型做应用:应用场景探索智能客服:利用模型理解用户咨询内容,自动生成准确回答。如电商平台的售后咨询,模型可快速回应商品退换货政策、物流进度等常见问题,提高客服效率与用户满意度。内容创作辅助:在写作、设计领域发挥作用。例如,帮助文案撰写人员生成创意、完善内容,为设计师提供设计理念和文案描述基础代码框架,检查代码中的语法错误并给出修改建议。开发流程明确需求:确定应用解决的具体问题和功能。如开发智能客服,需梳理常见问题类型、用户交互方式、响应速度要求等。选择模型:依据需求和资源选择合适的模型。考虑模型的性能、适用场景、可访问性、成本等。数据准备:部分场景下,需用特定数据微调模型。收集、整理相关数据,如智能客服收集历史对话数据,确保数据质量与多样性。开发集成:通过API调用或本地部署方式将模型集成到应用中。使用API简单快捷,适合初创项目;本地部署可保障数据安全与隐私,适合对数据敏感的应用。开发过程中,结合前端界面设计,打造良好用户体验。测试优化:对应用进行功能测试,检查

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基于模型的知识工程建设:开启智能时代的知识新纪元在人工智能技术快速发展的今天,基于模型的知识工程建设正在重塑人类知识的生产、组织和应用方式。这项技术突破不仅带来了知识处理效率的质的飞跃,更开启了应用层面,模型展现出强大的创新能力。它能够将不同领域的知识进行跨域融合,产生新的知识发现。例如,在药物研发中,模型可以结合化学、生物学、医学等多学科知识,预测药物分子特性,加速新药开发进程。基于创新时代。展望未来,随着模型技术的不断进步,知识工程建设将朝着更智能、更高效的方向发展。这将为科学研究、技术创新和社会发展提供强大的知识支撑,推动人类文明迈向新的高度。在这个知识经济时代,基于模型的知识工程建设必将发挥越来越重要的作用。人机协同的知识创新新模式。模型通过深度学习海量数据,构建起复杂的知识表示体系。这种能力使得模型可以理解自然语言中的隐含知识,进行知识推理和创造性应用。在知识获取方面,模型展现出前所未有的优势。传统知识工程需要人工构建知识库,而模型可以直接从非结构化数据中提取知识。例如,在医疗领域,模型能够快速阅读海量医学文献,提取疾病特征、治疗方案等关键信息,构建起动态更新的医学知识库。知识组织方式也
基于模型的私有化本地知识问答是一种利用大型语言模型技术,在本地部署并针对特定组织或个人的私有知识进行问答的应用模式。原理数据收集与整理:首先需要收集组织或个人本地的各种知识数据,如企业内部的产品手册、技术文档、操作流程、客户案例,或者个人的学习资料、研究笔记等。这些数据是构建私有化知识问答系统的基础。模型训练与微调:利用收集到的本地数据,对预训练的模型进行微调。通过将本地知识与模型的通用知识相结合,使模型能够更好地理解和处理与本地相关的问题。在微调过程中,模型会学习本地数据中的语言模式、概念关系和业务逻辑等,从而适应特定的知识领域和应用场景。问答交互:经过训练和微调后的模型,能够接收,提供更贴合实际需求的个性化服务。高效准确:借助模型的强大语言理解和生成能力,能够快速准确地回答各种复杂问题,提高知识获取的效率。可扩展性:随着组织或个人知识的不断积累和更新,可以方便地对系统进行扩展和用户输入的问题,并基于其学习到的本地知识和语言理解能力,生成准确、相关的回答。用户可以通过各种终端设备,如电脑、手机等,与系统进行交互,获取所需的知识信息。特点数据隐私与安全:数据存储和处理都在本地
事件发展,以及事件的传播涟漪效应带来的市场反应。这样就实现了投研业务逻辑与模型的能力对齐,而这正是星环科技构建基于模型的智能投研新范式的底层逻辑。针对智能投研领域特定的业务逻辑,星环科技通过预训、提示、增强、推导范式的构建,实现Financial-Specific-LLM的训练,推出了金融行业智能投研模型无涯Infinity。星环科技基于模型的事件驱动与深度图引擎,实现对事件语义刻画、定价模型本身在参数架构方面持续迭代的内涵。可以说无涯是一款面向金融量化领域、超大规模参数量的生成式语言模型。整个无涯的开发是基于星环科技图数据库、向量数据库、时序数据库和时空数据库及高性能计算集群的硬实;基于星环科技对图数据库、深度图推理算法的技术,形成了规模高质量的金融类事件训练指令集。二者共同铸就了星环科技开发金融领域语言模型的坚实底座。随着以chatGPT为代表的生成式模型在NLP领域的崛起,金融领域专属的行业大模型也不断涌现。金融模型应用同时赋能主观研究和量化投资,如何将各类文本、图谱、时序、时空另类数据有效整合,实现
基于DeepSeek的模型一体机一、什么是模型一体机模型一体机是一种将高性能计算硬件与模型软件深度整合的集成化设备。它不同于传统的云计算服务,而是将完整的AI能力封装在本地化设备中,用户无需复杂的部署和维护即可使用先进的模型功能。DeepSeek模型一体机的核心优势在于其高度集成性。设备内置了经过优化的DeepSeek模型,包括自然语言处理、计算机视觉等多模态能力,同时配备了专门适配的算力硬件,确保模型能够有效稳定地运行。应用场景与价值DeepSeek模型一体机适用于多种业务场景:1.企业智能助手:构建企业知识库,提供智能问答、文档分析等服务,提高员工工作效率。2.金融服务:提高政务咨询效率,实现政策文件的智能解读。一体机的本地化部署特性特别适合对数据安全要求高的场景,所有数据处理都在用户本地完成,无需担心数据外泄风险。DeepSeek模型一体机代表了AI技术落地的新趋势,它将复杂的模型技术封装为易用的产品形态,降低了企业使用AI的门槛。无论是追求效率提升的企业,还是注重数据安全的机构,都能从这一创新解决方案中获益。
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模型平台
模型平台是指基于规模参数的机器学习模型构建的平台,这些平台通常提供模型训练、部署、推理等服务,支持多种应用场景。以下是对模型平台的详细阐述:定义模型平台是基于具有规模参数和复杂计算结构的机器学习模型构建的平台。这些模型通常由深度神经网络构建而成,拥有数十亿甚至数千亿个参数。模型平台的设计目的是为了提高模型的表达能力和预测性能,能够处理更加复杂的任务和数据。特点巨大的规模:模型包含数十亿个参数,模型小可以达到数百GB甚至更大。涌现能力:当模型的训练数据突破一定规模时,模型会涌现出之前小模型所没有的复杂能力和特性。更好的性能和泛化能力:模型通常具有更强大的学习能力和泛化能力,能够在各种任务上表现出色。多任务学习:模型通常会一起学习多种不同的任务,如自然语言处理中的机器翻译、文本摘要、问答系统等。数据训练:模型需要海量的数据来训练,通常在TB以上甚至PB级别的数据集。强大的计算资源:训练模型通常需要数百甚至上千个GPU,以及大量的时间。应用场景自然语言处理:语言模型(LLM)是模型的子分类,专门通过处理大量文本数据来理解和生成人类语言,执行各种自然语言处理任务
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模型平台
模型平台是集成了模型技术、数据处理、模型训练、评估与部署等全栈能力的服务平台。可以为企业提供高效、便捷的模型应用解决方案,帮助企业快速构建和部署基于模型的智能应用。模型平台优势与特点高效便捷:提供一站式模型开发工具链和基础设施,降低企业使用模型的门槛和成本。灵活定制:支持根据企业需求进行模型定制和微调,满足不同行业和场景的应用需求。安全可靠:采取高标准的数据安全管理措施,确保企业数据的安全性和隐私保护。持续更新:平台支持模型的持续更新和优化,确保企业能够享受到新的模型技术成果。模型平台应用场景模型平台广泛应用于金融、传媒、文旅、政务、教育等多个行业场景,为这些行业提供定制化的智能解决方案。例如:金融行业:利用模型平台进行风险评估、欺诈检测、智能投顾等应用。传媒行业:通过大模型平台实现内容生成、舆情分析、个性化推荐等功能。文旅行业:利用模型平台提升旅游体验,实现智能导览、个性化旅游规划等应用。政务行业:借助模型平台优化政务服务流程,提高政府决策的科学性和精准性。
大型语言模型(LargeLanguageModel,简称LLM)是一种基于深度学习的自然语言处理(NLP)技术,LLM模型通常基于神经网络模型,特别适合处理规模的文本数据,可以发现语言文字中的进行预训练,LLM模型可以在源语言和目标语言之间建立起一个中间表示空间,从而实现高质量的翻译。相比传统的基于统计的机器翻译模型,LLM模型能够更好地处理长句子、复杂的语法结构和上下文信息,从而提升翻译的准确性和畅度。此外,LLM模型还可以应用于问答系统的构建。通过将问题和上下文输入到LLM模型中,可以有效地提取上下文中的答案,并生成有逻辑结构和连贯性的回答。这种基于LLM模型的问答系统规律,并根据提示自动生成符合这些规律的内容。LLM模型通常拥有数十亿到数万亿个参数,能够处理各种自然语言处理任务,如自然语言生成、文本分类、文本摘要、机器翻译、语音识别等。LLM模型的应用非常泛,通过预训练和微调的方式,可以用于生成文本,有很强的语言表达能力,能够生成流畅、连贯的句子,并且在许多自然语言处理任务中取得了很好的效果。LLM模型还被广泛应用于机器翻译任务。通过使用规模的双语对齐数据
政务模型:开启数字政府新时代政务模型的崛起政务模型基于规模数据训练和深度学习算法构建的人工智能模型,专门针对政务领域的复杂业务和多样需求进行优化。它能够理解和处理政务领域的各类信息,包括政策文件、法律法规、业务数据等,为政府提供智能化的决策支持和高效的服务。与传统政务信息化系统相比,政务模型具有更强的学习能力和适应性,能够快速应对不断变化的政务需求和复杂的社会问题。丰富多元的应用场景(一)政务服务领域在政务服务领域,政务模型的应用正深刻改变着传统的办事模式,为企业和群众带来了极大的便利。在政策解读方面,政务模型也发挥着重要作用。以往,政策文件往往专业性较强,普通群众理解起来存在一定困难。而现在,借助政务模型的自然语言处理能力,可以将复杂的政策文件转化为通俗易懂的语言,以问答的形式为群众提供精准的政策解读。(二)城市治理领域城市治理是一个复杂的系统工程,涉及交通、环境、公共安全等多个方面。政务模型凭借其强大的数据分析和智能决策能力,为城市治理提供了有力的支持。在环境监测领域,政务模型可以实时监控环境质量,对空气质量、水质、噪音等各项指标进行综合分析。一旦发现环境
模型服务平台是一种基于云计算和人工智能技术,为用户提供模型相关服务的平台,支持模型的开发、训练、部署和应用。模型平台功能特点模型训练:提供强大的计算资源和工具,帮助用户使用海量的数据对模型处理用于训练模型的数据。高质量的数据是训练出优秀模型的基础,平台的数据管理功能可以确保数据的质量和可用性。应用开发:提供相应的开发工具和接口,方便用户基于模型开发各种人工智能应用,如自然语言处理进行训练,使其能够学习到各种知识和模式,以适应不同的任务和应用场景。模型部署:将训练好的模型部署到生产环境中,使其能够为用户提供实际的服务和应用。平台会提供相应的部署工具和技术支持,确保模型的稳定运行和高效性能。模型评估:通过一系列的评估指标和方法,对训练好的模型进行性能评估,帮助用户了解模型的优缺点和适用范围,以便进行进一步的优化和改进。模型优化:根据模型评估的结果,提供相应的优化建议和技术手段,帮助用户对模型进行优化,提高模型的性能和效果。例如,调整模型的结构、参数、超参数等,以使其更好地适应特定的任务和数据。数据管理:具备数据存储、数据预处理、数据标注等功能,帮助用户更好地管理和
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...
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...
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、...
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数据中台建设
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...
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...
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...
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...
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...
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...