大模型数据记忆

大模型记忆的海马体——向量数据库在人类大脑中，海马体负责将短期记忆转化为长期记忆，并帮助我们在庞杂的信息中快速检索所需内容。有趣的是，当前人工智能领域的大模型也拥有类似的"记忆器官"——向量数据的关键词，只需一个模糊的概念就能触发相关记忆。更精妙的是，向量数据库支持动态更新。人类的记忆会随时间累积，大模型也可以通过向量数据库持续学习新知识。当有新的书籍、新闻或研究成果出现时，只需将其转化库。这种特殊的数据管理系统正逐渐成为大模型时代的核心基础设施。要理解向量数据库的工作原理，首先要认识"向量"这一数学概念。在AI的世界里，文字、图像、声音等信息都会被转化为由数百甚至数千个数字组成的向量为向量存入数据库，大模型就能立即"记住"这些内容。这种特性解决了传统大模型训练完成后知识即固化的瓶颈。在跨模态搜索方面，向量数据库展现出独特优势。由于不同模态的数据都可以转化为向量，用户可以用图片搜索相似"或"不等于"的精确查询，却难以应对"相似度"这样的模糊需求。向量数据库则专门设计了特殊的索引结构和相似度算法，能在毫秒级别内从上亿条数据中找出相似的若干结果。这种能力就像大脑的联想记忆，不需要完全匹配

。通过将非结构化数据转换为向量表示，向量数据库为复杂的数据分析提供了有力的支持。向量数据库之所以被称为大模型的“海马体”，是因为为大模型提供了强大的记忆和检索能力，使得大模型能够更好地处理非结构化数据库中，大模型可以获取这些数据的向量表示，从而拥有了对过去学习经验的“长期记忆”。这种记忆能力使得大模型能够在处理新数据时更加准确和高效，减少了产生“幻觉”或错误预测的可能性。向量数据库通过执行近似这种搜索过程能够在短的时间内完成，提供了快速的响应时间。这不仅简化了开发者对向量数据的管理，还为大模型提供了强大的记忆和检索能力，使得大模型能够更好地应对复杂的数据分析任务。这种能力使得向量数据库成为推荐系统、异常检测和自然语言处理等应用的理想选择，推动了人工智能技术的进一步发展。并提高性能。海马体在人的大脑中扮演着记忆和学习的关键角色，尤其是与长期记忆的形成和巩固密切相关。类似地，向量数据库在人工智能系统中起到了存储和检索“记忆”的作用。通过将非结构化数据转换为向量并存储在数据近邻（ANN）搜索，能够在大规模数据集中快速识别相似的项目。这种能力使得大模型能够迅速从海量的数据中检索出与当前任务相关的信息，进一步提高了模型的性能和准确性。向量数据库使用的降维和索引算法等技术，使得

大模型应用架构包括分层架构、路由分发架构、大模型代理架构、多任务微调架构、面向微调的分层缓存策略架构、混合规则架构、知识图谱架构、智能体蜂巢架构、智能体组合架构、记忆认知架构等多种类型，各有其原理与优势以满足不同应用场景需求。以下是一些常见的大模型应用架构：分层架构基础设施层：作为整个架构的基础，涵盖了数据服务、云平台及开源社区等多个方面。数据服务为模型训练提供海量数据，云平台提供强大的算力支持，开源社区则提供了丰富的开源模型、工具和代码等资源，助力企业快速构建自身的模型能力和推理训练能力。模型工具层：构建于基础设施层之上，负责模型训练与部署的全流程，包括数据构建、模型训练、模型部署等环节。数据构建涵盖数据清洗、分类和管理等工作；模型训练包括预训练、微调和评估等；模型部署则涉及模型转换、量化和裁剪等操作，以确保模型能够高效地运行在不同的环境中.模型引擎层：主要实现路由和编排功能，将不同的服务。例如在智能问答应用中，需要综合运用生成模型、内容检索和安全性识别等多种能力。大模型应用层：处于整个架构的最高层，直接面向用户，提供各种具体的应用服务，如智能问答系统、写作助手、观点提取、智能助教

文本的特征向量数据，帮助大模型实现长期记忆和专业能力扩展。当用户向大模型提问时，用户问题会被转化为一组高维向量，进行语义搜索，找到相关信息，并拼接成提示词，发给大语言模型生成答案反馈用户。向量数据库在其中承担了中间存储的角色，类似于海马体，是大模型存放长期记忆的地方。然而，向量数据库也需要具备一些特点，如高可用、高性能、易拓展等。它应该支持多种向量搜索索引，数据分区分片、数据持久化、增量数据摄取、向量领域的语义理解和判断能力。然而，由于领域知识的复杂性和变化性，大模型无法完全做到准确性。面对这些限制，我们可以考虑引入向量数据库，它是专门为存储向量数据而设计的数据库。向量是由一组有序的数值(通常是标量字段过滤混合查询等功能，才能满足企业针对海量向量数据的高实时性查询、检索、召回等场景。使用向量数据库能够有效克服大模型的限制，提高其准确性和反馈效率。星环分布式向量数据基于目前的技术发展现状，通用大模型和领域大模型都存在一些限制。其中，语料时间限制、输入字数限制和领域知识限制是主要问题。首先，语料时间限制方面，大模型的训练时间需要半年至一年，训练过程不能包含后续

在人工智能的快速发展中，大型语言模型(LLMs)如GPT-3和GPT-4因其卓越的语言处理能力而成为研究热点。然而，随着这些模型能力的增强，它们在训练过程中记忆训练数据的能力也随之增强。这种记忆能力带来了一个关键问题：在特定的攻击手段下，这些模型可能会泄露训练数据。近期，对新型GPT模型(如GPT-4)中可能存在的隐式数据泄露引发了广泛的担忧。这种泄露不仅可能包括一般的文本信息，还可能涉及个人身份信息(PII)、商业敏感数据甚至版权受保护的内容。随着这些模型在各种应用中的部署，如客户服务、内容创作和数据分析，这种数据泄露的风险成为一个不可忽视的问题。

数据库为AI大模型提供了类似于“记忆”的功能。通过向量数据库，大模型可以随时调用存储在其中的向量数据，从而实现了对大量非结构化信息的快速访问和检索。这种能力使得大模型能够拥有更丰富的“长期记忆随着AI时代的来临，特别是以大模型为代表的AI技术的快速发展，非结构化数据如图片、视频、自然语言等的数量呈现爆炸式增长。这种增长对于数据处理和管理提出了巨大的挑战。传统数据库主要是为处理结构化数据”，提高了其处理复杂任务的能力。向量数据库解决了大模型在应用中的一系列痛点。大模型存在训练时间长、更新慢、隐私保护问题、推理失真以及推理效率不高等问题。向量数据库通过其特有的机制，如轻量化更新机制、隐私保护机制、丰富知识参照以及缓存机制等，能够精准地解决这些问题，从而提高了大模型的性能和实用性。向量数据库的快速发展和广泛应用，为AI应用提供了更强大的数据支持，推动了AI技术的不断创新和进步。同时，随着向量数据库技术的不断完善和优化，它将在未来AI领域的发展中发挥更加重要的作用。而设计的，而非结构化数据的处理则成为了一个难题。向量数据库可以很好的解决这些问题，向量数据库专门用来存储、管理、查询和检索向量化的非结构化数据，因此它在处理AI应用中的非结构化数据时具有天然的优势。向量

AIGC（人工智能生成内容）成功的关键因素。为什么说向量数据库是大型模型的“海马体”？海马体是大脑中负责记忆和学习的部分，而向量数据库在大型模型中的作用与之类似。大型模型需要大量的实时和私有数据来不断学习搜索相似性和处理复杂数据类型（如图像、音视频、自然语言等）方面更为高效。从这个角度来看，向量数据库代表了数据存储和检索的全新范式。随着大型模型的崛起，向量数据库的优势得到了充分发挥，甚至有人将其视为和改进，而向量数据库可以通过存储新的信息或企业数据来弥补这一缺陷，让大型模型突破时间和空间上的限制，加速其在各种行业场景的落地。同时，通过向量数据的本地存储，还可以帮助解决企业界担忧的大型模型泄露隐私的问题。因此，向量数据库在大型模型中的应用具有重要意义，不仅有助于提高模型的性能，还可以保护数据隐私，为企业提供更多的灵活性和自主性。星环分布式向量数据库-TranswarpHippo星环分布式向量在探讨这个问题之前，先需要理解向量数据库与传统的数据库的区别。传统数据库是建立在结构化数据的基础上的，而向量数据库则以数学向量形式在高维空间中存储数据并对其进行索引。这种向量化方式使得向量数据库在

大部分的计算任务，特别是在执行逻辑运算和控制任务时表现高效；RAM提供了计算过程中快速读写数据的临时存储空间；HDD承担着存储大量训练数据和模型文件的任务；网络则为AI大模型的预训练、微调、推理、应用访问内容。这些模型通过海量训练数据学习语言规律和视觉特征，能够执行多种自然语言处理和视觉任务。应用技术层：在应用技术层，主要利用大模型的推理能力对任务进行规划拆解，并使用外部工具完成复杂任务。这一层还包括了理解能力、记忆能力、逻辑能力和生成能力等。这些能力是大模型在各种应用场景中发挥价值的基础。应用层：是大模型技术架构的最上层，主要分为RAG类应用、Agent类应用等。这些应用基于大模型的能力构建，能够为用户提供智能化的服务和体验。神经网络架构神经网络架构是大模型基础架构中的关键部分，主要包括以下几种：前馈神经网络（FNN）：多层感知器（MLP）是最基础的前馈神经网络形式，数据从输入层经过一系列隐藏层直至。模型分解与分布式架构针对大模型计算资源消耗巨大的问题，可以采用模型分解和分布式架构模式：模型分解：将大模型拆分成多个小模型或组件，分别在不同的计算节点上进行训练和推理。分布式架构：通过分布式计算提高处理速度和效率，主要包括数据并行、模型并行、流水线并行和混合并行等策略。

大模型算法是一类利用大量数据和计算资源训练而成的深度学习模型，通常具有很高的表达能力和泛化能力。大模型算法的工作原理通常包括以下几个步骤：接收问题：模型接收输入的问题或数据。理解问题：模型分析问题或数据的意图和关键信息。检索信息：模型在内部记忆中搜索与问题或数据相关的信息。组织回答：模型将检索到的信息组织成连贯的文本或输出。优化回答：模型对组织好的回答进行自我检查和优化。提供回答：模型将最终优化后的回答或输出提供给用户。大模型算法应用领域大模型算法在多个领域取得了广泛的应用，包括但不限于：自然语言处理：大模型可以用于机器翻译、语音识别、文本摘要、情感分析等任务，提升自然语言处理的性能和准确性。图像识别和计算机视觉：大模型在目标检测、语义分割、图像生成等方面表现出色，推动了计算机视觉技术的发展。产业应用：在智能制造和智能交通等领域，大模型通过优化生产流程和交通管理，提高了生产效率和交通安全性。智能客服：结合大模型开发与服务平台，企业可以构建高效、智能的客服系统，提升客户体验和满意度。

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，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助理大模型是指具有庞大参数数量和更高复杂度的深度学习模。大模型通常拥有数百万、甚至数十亿的参数。与小模型相比，大模型能够更充分地学习数据的细节和特征，从而提高模型的性能和准确。大模型通常需要更多的计算，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，积极应对以ChatGPT为代表的人工智能带来的新挑战，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。SophonLLMOps申请试用：https://www.transwarp.cn/subproduct/sophon-llmops同时星环科技还推出了无涯金融大模型Infinity、大数据分析大模型

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...

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...

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...

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...

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...

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。