大模型数据图

垂直领域私有部署场景下的诸多不足，充分发挥应用侧数据资源的优势，实现大模型与中控的强强联合。通过将大语言模型的意图解析能力与图数据库的计算能力相结合，可以实现在特定领域的任务中的自然语言与图计算任务的无缝对接。向量数据库和图数据库是“中控”的核心组成部分，而“中控”则是连接大语言模型与垂直领域应用的枢纽，是支撑“语控万物”的新一代人工智能能力中心。随着大语言模型时代的到来，大模型本身的建设固然具有重要的意义，但与大模型配套的基础设施建设同样具有重要意义，构建连接大模型和行业应用的“中控”基础设施，对于像金融这样在数据内容、业务适当性、部署模式和数据流向等都受到强监管的垂直细分行业，更加需要一个强大的“中控”。向量数据库是大语言模型时代的一种创新技术，它与大模型在技术上是相通的，并且可以互相操作。通过利用向量数据库，我们可以有效弥补大模型在

大模型与行业应用相结合，实现更加智能化的应用，是当前面临的重要问题。向量数据库和图数据库是大模型与行业应用相结合的重要工具。向量数据库是一种基于向量的存储和处理数据的数据库，可以高效地存储和检索向量数据，为大模型的训练和推理提供强大的支持。图数据库则是一种基于图结构的存储和处理数据的数据库，可以高效地存储和检索图结构数据，为大模型的训练和推理提供更加灵活的数据结构。相较于通用大模型，结合向量数据库、图数据库与知识图谱所存储的具体行业知识，领域大模型更精通特定行业的知识，具备高效的语料匹配能力和知识推理能力，能够有效回答用户的提问。在医疗领域，领域大模型可以帮助医生更加准确地诊断疾病。通过对大量随着人工智能技术的不断发展和应用，大模型已经成为一个热门技术。大模型是指模型参数数量庞大、训练数据量巨大的深度学习模型。这些模型在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域取得了显著成果。然而，如何将的医疗数据进行分析和处理，领域大模型可以学习到疾病与症状之间的关联，并利用这些关联对新的病例进行诊断。在金融领域，领域大模型可以帮助银行识别欺诈行为。通过对大量的交易数据进行分析和处理，领域大模型可以学习到欺诈行为的特点和规律，并利用这些特点对新的交易进行检测。

大模型知识库使用向量数据库还是图数据库?在构建大模型知识库时，选择合适的数据库技术尤为重要。当前主要有两种数据库类型备受关注：向量数据库和图数据库。这两种技术各有特点，适用于不同的应用场景。向量语义上相似的条目。这种能力使得向量数据库特别适合用于大模型的记忆扩展、上下文检索等任务。它的优势在于相似性搜索的快速性，即使面对数十亿级别的向量数据，也能保持较快的查询速度。图数据库则以不同的方式组织数据，它专注于实体之间的关系。在图数据库中，数据以节点和边的形式存储，节点代表实体，边代表实体间的关系。这种结构天然适合表示复杂的关联网络，如社交网络、知识图谱等。对于需要深度推理和关系挖掘的大模型数据库是专门为处理高维向量数据而设计的。它能够有效存储和检索以向量形式表示的数据，这种表示方式正是现代大模型处理信息的核心方法。当大模型将文本、图像或其他类型的数据转换为嵌入向量后，向量数据库可以快速找到关系查询方面效率更高，尤其是当需要遍历复杂关系网络时。在可扩展性方面，向量数据库通常更容易水平扩展，而图数据库的扩展往往面临更多挑战。数据模型方面，向量数据库使用简单的向量集合，结构相对扁平；图数据库则

图计算指以图（对象之间关联关系）作为数据模型来表达问题并予以解决的过程。图计算在解决许多关系型问题时具有显著的优势，例如社交网络分析、推荐系统、路线规划、网络安全等领域。图计算的本质是通过遍历图中的节点和边，来发现节点之间的关联信息以及整个图的结构特征，从而实现对问题的分析和解决。用的图计算工具能够较容易地进行图分析并发现隐藏的结构信息和规律。随着大数据技术的不断发展，图计算在数据挖掘和机器学习等方面的应用也越来越广泛图计算主要分为两种模型：基于顶点的模型和基于边的模型。基于点的模型将节点作为数据单位，针对每个节点进行计算。该模型先对每个节点进行计算，然后更新其邻居节点的状态并重复迭代，直到的所有边。基于边的模型优势在于能够更精确地控制计算过程中的信息流动，适用于某些特定的图计算任务。星环分布式图数据库-TranswarpStellarDBTranswarpStellarDB是星环科技自主研发的企业级分布式图数据库，提供高性能的图存储、计算、分析、查询和展示服务。StellarDB支持原生图存储,千亿点、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

利用向量数据库和图数据库，可以构建特定领域的大模型应用。在大模型应用开发软件栈中，知识图谱、向量数据库、模型仓库和图数据库构成的知识语义层，与模型运行层、大语言模型、提示工程层、应用前端集成层协同场景;实现个性化推荐，做到千人千面的个性化推荐效果。而图数据库和知识图谱联合，与大模型可视化端到端构建工具一起，提供了知识抽取融合、知识建模、知识图谱生成存储、基于大模型的知识问答等闭环功能。客户以知识图谱作为大语言模型提示即可发起模型微调，以较低代价就可获得行业的专属大语言模型问答应用。而向量数据库、图数据库与大语言模型结合，可以构建业务域知识图谱和业务系统的应用服务，进一步提高人机交互的效率，提供更灵活的组合业务服务，激发出更多更深入的业务场景AI应用。相较于通用大模型，结合向量数据库、图数据库与知识图谱所存储的具体行业知识，领域大模型更精通特定行业的知识，具备高效的语料匹配能力和知识推理能力，能够有效回答用户的提问。，帮助用户创建大模型应用，让每个人都拥有自己的个性化AI助理。其中，向量数据库可用于应用的文本检索，让查询更满足人性化的需求;可以实现语音、图像、视频检索，覆盖如人脸识别、语音识别、视频指纹等各类AI

图数据库（GraphDatabase）是一种基于图形数据模型与图算法的数据库，基于图模型来表示和存储数据，图模型由节点和边组成，节点表示实体，边表示实体之间的关系，图数据库的所能存储和查询的内容不只是节点和它们之间的关系，还包括了这些关系的属性信息。相比关系型数据库，图数据库更擅长表达个体之间的关联及复杂的关系网络，其中包括节点和边上的各种属性信息。因此，图数据库在社交网络、推荐系统、金融界、医疗卫生、物流等领域有广泛的应用。以下是图数据库的相关术语：图：图是由节点/顶点和边缘/关系组成的数据结构。表示不同数据元素之间的连接。节点/顶点：节点或顶点表示图数据库中的实体或对象。可以存储与其的额外信息。例如，人员节点可能具有姓名、年龄或职业属性。路径：路径是一系列连接的节点和边缘，表示图中的特定路线或连接。允许通过边界定义的关系从一个节点到另一个节点。图形查询语言：图形数据库通常有自己的查询语言，优化了遍历和查询图形数据。这些查询语言允许您执行创建、读取、更新和删除节点、边缘和属性，以及查询图中的关系和模式。

随着客户业务方面的深入探索和发展，对图数据库的性能和其他系统方面的要求越来越高。为此，星环科技推出了企业级分布式图数据库StellarDB5.0，在存算引擎、深度图框架、动态图模型、可视化等方面引入。StellarDB5.0提供动态图模型的构建。例如在上述场景中，当账户在不同时间段发生交易时，用户无需添加多条边来描述交易情况，仅需在之前属性为交易的边上继续添加不同时间的交易信息即可。这些随时间变化的信息都是存储在点和边的属性当中，简化了数据建模，降低了数据冗余，同一张画布可以承载更多的点边数据，让图数据分析变得更加便捷。了更多新的设计和迭代升级，拥有更高性能、更智能、更易用。StellarDB5.0实现了存储引擎和计算引擎双引擎升级。在存储部分，全新设计了底层数据存储结构，在计算部分优化了TEoC编译器，同时对多场景，StellarDB5.0对近50种图算法进行了深度的优化，性能平均提升8倍。StellarDB5.0实现从实时场景到关联关系分析场景，到图算法分析场景全方位的性能提升，大幅提高了客户业务效率

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大语言模型。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，形成了大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大语言模型的坚实底座。随着以chatGPT为代表的生成式大模型在NLP领域的崛起，金融领域专属的行业大模型也不断涌现。金融大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、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大模型无涯Infinity。星环科技基于大模型的事件驱动与深度图引擎，实现对事件语义刻画、定价因子挖掘、时序编码、异构关系图卷积传播，进而构建包含事件冲击、时序变化、截面联动和决策博弈等多个维度的智能投研新范式。星环科技无涯金融大模型，寓意学海无涯，既代表了投资领域终身学习的精神，也蕴含了大

表达问题并予以解决的过程。通过将问题转化为图模型，图计算可以更直观地表示对象之间的关系，从而获得以往用扁平化的视角很难得到的结果。图计算系统软件通常以分布式架构实现，支持大规模数据的处理和分析。。图查询：图查询是指以图的方式对数据进行查询和访问。在图数据库中，查询操作可以通过对图中的顶点和边进行搜索、过滤和聚合等操作来实现。图查询语言通常基于图形遍历算法。图计算：图计算是指以图作为数据模型来图数据库是一种以图这种数据结构为基础的数据库管理系统。图由节点和关系组成，节点代表实体，关系代表实体间的关联方式。图数据库以高效存储和查询图数据为设计原理，将数据间的关系和数据本身同样重要地存储起来，使其能够快速响应复杂关联查询。图存储、图查询和图计算是图数据库的核心能力。图存储：图数据库的核心组件之一，负责数据的持久化存储。图存储是将数据以图的方式进行组织和存储，以实现更高效的数据管理和查询

库。灵活性和可扩展性：数据模型灵活，可以动态地添加或修改节点、边和属性，无需预先定义固定的表结构，能够适应不断变化的数据需求.同时，许多图数据库支持分布式架构和水平扩展，能够处理大规模数据集。强大的关系图数据库是一种专门用于存储和查询图形数据结构的数据库管理系统，它以图作为数据模型的核心，将数据表示为节点和边的集合。节点代表实体或对象，边代表实体之间的关系。图数据库的主要特点包括：直观的数据模型：图结构直观地反映了现实世界中的实体和关系，使得数据的组织和理解更加自然和清晰。高效的关系查询：图数据库支持快速的关联查询和遍历，能够轻松处理复杂的多跳查询和路径分析，查询性能通常优于传统的关系型数据分析能力：图数据库内置多种图算法，如最短路径、社区发现、图聚类等，能够深入挖掘数据中的关联模式和潜在关系。支持ACID事务和数据一致性：确保数据操作的原子性、一致性、隔离性和持久性，保障数据的准确性和完整性。

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...

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、...

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。

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...

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...