浙江数据要素

集中度较高的重要外包商，开展现场评估检查。星环科技作为浙江农信重要的信息科技提供商，助力浙江农信大数据项目上线了一批非常有特色和具有突破创新的应用，该项目针对精细化管理难题，运用大数据、实时处理、地图及数据挖掘技术，形成系统化解决方案，媒体也深度报道了浙江农信以大数据技术打造金融“大数据平台”实现科技引领数字化转型的成果。通过参观星环科技展厅，查阅资料，座谈交流的形式，双方进一步沟通了已经合作的大数据、人工智能基础软件技术驱动产品创新与赋能升级所做的工作表示赞赏。希望公司继续加强信息安全风险水平意识，保障技术水平及产品质量。参观交流过程中，围绕新金融、新科技产业生态新的发展阶段，双方针对浙江农信依托数字化转型积极探索前沿技术等相关问题进行了重点交流，近些年浙江农信已经实现数据资源的快速处理和深度应用，逐渐将“数据”打造成为自身核心竞争力，对业务发展的支撑和服务能力得到跨越式发展，体现了金融8月26日，浙江省农村信用社联合社（简称“浙江农信”）风险合规部副总经理杨纲一行来访星环科技参观交流。星环科技联合创始人、副总裁朱珺辰、金融事业部副总经理詹谦、金融行业架构总监张晓明、金融事业部区域

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近日，“数智未来，因你而来”2022昇腾AI创新大赛上海&浙江赛区总决赛在上海人工智能研究院成功举办。星环科技凭借“基于昇腾Atlas300I/VPro推理卡的模型生产和应用平台”脱颖而出，斩获上海&浙江赛区金奖。2022昇腾AI创新大赛上海&浙江赛区总决赛由华为、上海人工智能研究院、上海昇腾生态创新中心、杭州人工智能计算中心、杭州高新区党委人才办联合主办。大赛以协助促进上海浙江的AI产业发展为目标，覆盖人工智能头部企业、初创企业、高校、科研院所等，旨在发掘上海浙江优秀人工智能团队，基于昇腾全栈AI软硬件平台，围绕人工智能深度学习技术，探索有具体落地场景的创意方案。同时将自身在人工智能领域的技术和实践经验进行分享，为上海市、浙江省人工智能产业的发展做出贡献。此次获奖方案正是星环科技模型生产和应用平台SophonAutoCV与华为昇腾的强强联合。SophonAutoCV是星环科技推出的面向边缘计算领域的模型生产和应用平台，可提供统一的数据接入、模型管理和低代码AI应用构建等能力，解决模型落地开发周期长等问题，同时得力于与昇腾系列硬件的良好适配，平台可实现高效的

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，8场会前技术培训。来自国内外政府、金融、交通、能源、制造等行业的近2000名嘉宾汇聚上海，共同探讨新的大数据技术发展趋势、国产化数据库、数字化转型、数据安全、数据要素与流通等热门话题。26日下午的、员工降本减负、精细管理决策为目标。同时以构建企业级数据湖为基础、以基于星环科技数据云平台TDC的数据中台解决方案为整体架构，释放数据价值。浙江农商联合银行科技部大数据负责人孙志成发表《基于大数据技术应用创新实践分享》主题演讲。浙江农商联合银行立足自身二级法人金融科技现状，搭建大数据及数据云平台，打造高可靠的数据基础设施和数据平台服务，变革集中委托开发模式，实现数据类系统由省、市、县三级协作开发和分析，全面提升各行社服务能力，赋能行社应用创新。浙江农商联合银行大数据建设实现了科技赋能方式创新、融资服务创新、数据管理模式创新、省县协作模式创新、技术手段创新、省市县联通模式创新六大创新。廊坊银行未来》主题演讲。于海军认为“智数驱动智胜未来”的核心在于高质量的数据要素、高可靠的数智基座、高敏捷的场景赋能，安硕信息正在通过业务咨询规划、数据要素供给、项目实施落地、工具平台搭建、业务联合运营等全栈

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：

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。...

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...

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。

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...

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":...

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...