大数据信息检索服务

，增强大模型的知识和记忆能力。它深入探讨了向量检索的基本原理、关键技术、应用场景及实践挑战。RAG的应用：RAG已成为当前最火热的LLM应用方案，许多产品几乎完全基于RAG构建，范围从结合了网络搜索引擎和大语言模型的问答服务，到数以百计的“与数据对话”的应用程序。大模型检索技术是一种结合了传统信息检索和大型语言模型（LLMs）的技术，它通过从外部知识库中检索相关信息，并将其作为提示（Prompt）输入给大型语言模型，以增强模型处理知识密集型任务的能力，如问答提示往往依赖反复试验且效果不稳定。多模态检索：多模态检索技术涉及多个数据模态的检索，通过整合这些不同形式的数据，提供更全面的搜索结果。向量检索技术：在大模型应用场景中，向量检索技术能够支持提示词工程、文本摘要、内容生成等。检索增强内容生成（RAG）：RAG技术通过在给模型发送消息之前首先进行内容检索，从其他数据源提取相关数据，然后插入到当前对话消息中给到模型，解决了模型既要知晓大量它不知道的知识

PB级大数据的快速存储与快速检索是大数据处理中的关键任务，涉及采用分布式文件系统、列式存储等技术实现快速存储，运用倒排索引、分布式索引等技术及数据预处理、缓存机制等手段达成快速检索，以下是具体介绍，支持海量数据的存储和管理，具有高扩展性和高可用性，适合存储非结构化的PB级大数据。列式存储：以列为单位存储数据，在处理大规模数据分析任务时，能显著减少I/O开销，提高数据存储和查询效率，尤其适用于PB级的海量数据存储。快速检索索引技术倒排索引：常用于文本检索等场景，通过建立单词到文档的映射关系，能快速定位包含特定关键词的文档，大大提高检索速度。分布式索引：可将索引数据分布在多个节点上，实现大规模数据：快速存储分布式文件系统：可将数据分散存储在多个节点上，通过数据冗余和分布式存储策略，提高存储的可靠性和读写性能，支持大规模数据的快速写入和读取。对象存储：将数据以对象的形式存储，每个对象有唯一标识符的快速检索，支持实时搜索和分布式查询。数据预处理：在数据存储前进行预处理，如数据清洗、分类、标注等，将数据转换为更易于检索的格式，能提高检索效率。缓存机制：采用分布式缓存系统，将经常访问的数据缓存起来，当再次请求相同数据时，直接从缓存中获取，减少数据检索时间。

向量检索是一种基于向量空间模型的信息检索技术，将文档或者文本以向量形式表示，并利用向量间的相似性来匹配和搜索相关文档。向量检索用于在大规模数据集中快速检索与查询相似度高的数据对象（如图像、本、音频、视频等）。相似度的计算一般基于向量空间模型，用向量表示每个数据对象，再计算它们之间的余弦相似度或欧几里德距离等数学度量方法进行比较。在向量检索中，首先需要将每个对象转换为向量。转换方法取决于数据对象的的一组数据对象或排序后的结果列表。这样用户就能快速找到与自己需求相符的数据对象向量检索技术在很多领域都有应用，如图像检索、文本检索、音频检索、视频检索等。星环分布式向量数据，充分发挥并行检索能力，实现毫秒级高性能数据检索，结合相似度检索等技术，帮助用户快速挖掘数据价值。与开源的向量数据库不同，星环分布式向量数据库Hippo具备高可用、高性能、易拓展等特点，支持多种向量搜索索引，支持数据分区分片、数据持久化、增量数据摄取、向量标量字段过滤混合查询等功能，很好地满足了企业针对海量向量数据的高实时性检索等场景。

信息数据管理是一个综合性的概念，它涵盖了对信息和数据的收集、存储、组织、检索、利用和保护等一系列活动。其目的是确保信息数据的准确性、完整性、及时性、安全性，从而为企业、组织或个人的决策、运营和发展爬虫、数据推送等。以市场调研公司为例，他们可能通过网络问卷让用户手工录入信息，同时利用爬虫技术收集竞争对手的产品信息。信息数据存储存储介质选择：根据数据的类型、规模和使用要求选择存储介质。对于大规模的数据的分区、索引等策略，以提高数据的存储效率和访问性能。信息数据组织分类与编码：对信息数据进行分类和编码，以便于管理和检索。分类可以基于业务领域、数据类型、时间等因素。编码则是为每个数据类别或元素赋予唯一的标识符。建立数据关系：确定数据之间的关联关系，如一对一、一对多、多对多关系。通过建立数据关系，可以更好地理解数据的全貌，为数据分析和利用提供基础。信息数据检索检索工具与技术：利用数据库查询语言提供有效的支持。主要内容信息数据收集确定数据源：明确数据的来源渠道，包括内部系统、外部数据供应商、互联网、传感器等。数据采集方法：根据数据源的不同采用合适的采集方法。常见的有手工录入、自动化采集、网络

近日，国家市场监督管理总局（国家标准化管理委员会）发布《中华人民共和国国家标准公告（2022年第13号）》批准《信息技术大数据面向分析的数据存储与检索技术要求》等大数据领域国家标准正式发布，实施日期为2023年5月1日。星环科技作为国内领先的企业级大数据基础软件开发商，参与了《信息技术大数据面向分析的数据存储与检索技术要求》的编制工作。该标准规定了面向分析的数据存储与检索的技术要求，适用于面向分析的数据存储与检索的系统或子系统的设计、开发和使用。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服务，构建明日数据世界。标准化在推进国家治理体系和治理能力现代化中发挥着基础性、引领性作用。近年来星环科技积极参与大数据领域标准化工作，此前曾参与过国家标准化管理委员会《信息技术服务数据资产管理要求》、国家标准化管理委员会《信息技术大数据分析系统功能要求》、大数据技术标准推进委员会《云原生数据湖技术要求与测试方法》、中国通信标准化协会《大数据分布式数据库技术要求与测试方法》、中国通信标准化协会《数据治理标准化白皮书》等多项

大数据知识管理服务平台是一种集成的系统，旨在帮助组织有效地管理和利用大数据资源，以支持知识发现、决策支持和业务创新。以下是这类平台的一些关键功能和特点：功能数据集成与管理：平台能够从多个数据源集成数据地理解和利用数据。智能推荐与决策支持：基于数据分析和机器学习模型，平台能够提供智能推荐和决策支持，帮助用户做出更明智的决策。应用场景科研管理：如国家自然科学基金大数据知识管理服务门户，为科研人员提供项目检索、成果统计和知识发现等服务。商业智能：帮助企业分析市场趋势、客户行为和运营数据，支持商业决策和战略规划。政府治理：政府机构可以利用这类平台进行公共数据的管理和分析，提高政府决策的科学性和透明度。，包括结构化和非结构化数据。它支持数据的清洗、转换和存储，确保数据的一致性和准确性。知识发现与分析：通过高级分析工具和算法，平台能够从大量数据中提取有价值的知识和洞察。这包括数据挖掘、模式识别和预测分析等功能。知识共享与协作：提供知识共享和协作的环境，使不同部门和团队能够共享数据和分析结果，促进跨部门的协作和知识传播。可视化展示：将复杂的数据和分析结果以直观的图表和仪表盘形式展示，帮助用户更好

大数据服务是指基于大数据技术和平台，为企业和机构提供的数据采集、存储、处理、分析以及可视化等一系列服务的统称。服务类型数据采集与整合服务数据采集：从各种数据源（如数据库、文件系统、传感器、网络日志等的数据分析报告，为决策提供依据。服务模式软件即服务（SaaS）：供应商将大数据服务以软件的形式提供给用户，用户通过互联网访问和使用这些服务，无需在本地安装和维护软件和硬件设备。如一些云端的数据分析平台，用户只需上传数据，即可进行各种分析操作。平台即服务（PaaS）：提供大数据处理平台和开发环境，用户可以在平台上开发、测试和部署自己的大数据应用程序。基础设施即服务（IaaS）：主要提供计算、存储批处理框架，对大规模数据集进行批量处理，如数据挖掘、统计分析等。流处理服务：利用流处理平台，实时处理源源不断的数据流，实现实时监控和决策。高级分析服务：运用机器学习、深度学习等技术，进行预测分析、文本、网络等基础设施资源，用户可以根据自己的需求租用这些资源来构建自己的大数据环境。应用领域金融领域：用于风险评估、信贷审批、投资决策、市场预测、反欺诈等，通过对海量金融交易数据和客户数据的分析，提高金融机构

大数据服务是指提供数据采集、数据传输、数据存储、数据处理（包括计算、分析、可视化等）、数据交换、数据销毁等数据各种生存形态演变的一种信息技术驱动的服务。以下是大数据服务的几个关键方面：数据采集：从场景：大数据服务在金融、零售、医疗、能源、交通等多个领域都有广泛的应用。技术栈：大数据的技术栈涵盖了从底层存储到上层应用的各个层面，包括分布式存储和计算平台，以及机器学习、人工智能等数据分析技术。各种数据源中收集数据，这些数据源可以是内部系统、外部API、传感器等。数据存储：将采集到的数据存储到数据仓库、数据湖中。数据预处理：对采集到的数据进行清洗、转换、过滤和去重等操作。数据分析：对数据进行探索性分析和数据建模，以发现数据中的模式和趋势。数据可视化：使用可视化工具将数据转换成易于理解的图表和图形，帮助用户更好地理解数据。数据输出：将分析结果输出到报告、图表和数据仓库中，以便进一步使用。应用

向量数据库是专门用来存储、管理、查询和检索向量化的数据库。星环科技向量数据库TranswarpHippo帮助用户实现向量数据的存储、管理和检索，探索和实践大模型场景。星环分布式向量数据库Hippo数据检索，结合相似度检索等技术，帮助用户快速挖掘数据价值。一库搞定向量+全文联合检索，提升大模型准确率在大语言模型应用中，向量数据库作为中间载体，可以有效地解决大模型在知识时效性低、输入能力有限、准确度低等问题，赋予大模型拥有“长期记忆”。因此，向量数据库的召回精度直接影响大模型输出结果的准确率。然而，在一些实践场景中，对于向量数据库本身而言，单一使用向量检索会产生召回准确率不高的问题：对噪声和冗余信息敏感：若向量数据库中存在大量的噪声和冗余信息，则检索的准确率会降低；对特征选择的依赖：在向量检索中，需要对数据进行特征提取和选择，若特征选择不当，则会影响检索的准确性；对查询语义理解的局限性：当使用向量数据库。例如，当查询“A公司业务发展情况”时，通过向量检索可以检索出A公司“主要业务”、“经营模式”、“财务情况”、“市场地位”等信息，通过全文检索可以检索出知识库中和关键字“业务”、“发展

数据要素是数字经济发展的关键生产要素，是数字经济发展的基础。加快培育数据要素市场是全面建设社会主义现代化国家的一项基础性工作，对推动经济高质量发展、建设数字中国和数字强省、促进经济社会数字化转型具有重要意义。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务。基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域的多年积累，星环科技研发了数据要素流通全过程的一系列工具，在各方数据不出域的前提下，为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动，分享数据安全出境解决方案。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。星环科技在产品的各层级上都完善了安全技术，从而可以给用户提供体系化的数据安全防护能力，助力企业高效、合规的开展数据流通业务。在基础设施层，星环科技提供基于容器的云原生操作系统TCOS，它不仅能够提供容器隔离和镜像扫描，还新增了漏洞检测以及面向业务的微隔离安全技术，从而可以为用户开辟一个独立的数据与计算环境，外部的服务未经授权无...

银行图数据库的应用场景：反洗钱：图数据库可以将可疑交易数据存储于其中，帮助银行更快速地提取、分析与关系，识别出潜在的洗钱行为。客户关系管理：银行图数据库可以将客户的不同信息（如交易记录、信用评级、客户所在地和行业等）进行整合，并将这些信息在一个数据仓库中呈现出来。这使得银行能够更加精准地分析客户需求，提供更加符合客户需求、更加优质的服务。风险管理：银行是一个与风险息息相关的行业。图数据库可以帮助银行对相关风险进行整合和分析。通过解析大量的金融数据，图数据库可以找出潜在的风险点，提前控制风险。数字化转型：图数据库能够将社交网络、收集的数据等信息关联起来，并创造性地开拓新业务模式。除了与客户密切相关的业务领域，图数据库还能够在支持业务流程优化方面发挥重要作用。营销：银行可以使用图数据库来收集客户数据、行为数据等，这样可以更加精确地预测客户习惯，对客户进行更加细致的营销和服务。银行图数据库有着广泛的应用场景，可以在多个角度上支持银行的业务发展，提高服务的质量和效率。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...

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域有着多年积累，研发了数据要素流通全过程的一系列工具，在各方数据不出域的前提下，为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动，分享数据安全出境解决方案。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。伴随数字经济蓬勃发展，融入全球数据跨境流动的趋势不可避免。数据出境安全治理受到广泛重视，为进一步规范数据出境活动，保护个人信息权益，维护国家安全和社会公共利益，促进数据跨境安全，国家互联网信息办公室发布了《数据出境安全评估办法》。国内运营的外企（尤其是零售、化工等）、新能源汽车以及生态企业（含自动驾驶等）、国际化企业与出海企业、跨境电商和物流、有融资需求的基于数字化做业务创新的创业公司等是国内迫切需要落实数据安全出境的企业。然而企业在落地数据出境安全方面存在一些实际困难，主要体现在：错综复杂的数据如何分类分级，如何识别重要数据；重要数据如何存储和管理，才能达到相关法律法规的...

星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C集多方安全计算、联邦学习等多种功能，为隐私计算提供完整的解决方案，以隐私保护为前提，解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。平台支持联邦学习、多方安全计算、匿踪查询等功能；性能方面，联邦学习与多方安全计算可达亿级数据量，助力数据要素安全流通和价值迸发，实现数字经济时代下的跨企业和行业的AI协作。星环科技的隐私计算技术已落地如数据流通、政务民生、金融营销等垂直业务场景，为跨企业数据协作提供安全可信的平台支持。在政务民生场景，SophonP²C通过纵向联邦学习联合居民用电数据与用水数据，生成群租房预测名单。在联合建模过程中，全程明文数据不出，有效保护了居民用水用电的数据隐私信息。联合训练模型比本地单独用电数据训练的模型AUC提升20%以上，赋能政务决策高效的处理分析能力，为政府有效排查群租房，消除群租房造成的消防、安全隐患，打造和谐、安全、美丽的生活环境作出了突出贡献，为政务决策、民生建设发挥信息化支撑保障作用。在精准营销场景，通过纵向联邦学习，车企安全引入了多方数据，丰富用户特征维度，对用户行为进行统计分析。在联合建模过程中，全程明文数据...

图数据库是现代数据库系统中的一种，它主要的特点就是使用了图论的概念来进行数据管理。传统的关系型数据库通常是基于表和列的结构进行数据管理，而图数据库则是构建了节点和边的图形结构，可以更好的表示现实世界中的复杂关系。下面是图数据库的几个主要特点：1.基于图形结构：图数据库是基于图形结构来进行数据管理的。它通过节点和边来构建数据的表示形式，使得数据之间的关系和结构更加直观和清晰。这对于处理关联复杂、数据关系复杂的场景具有重要意义。2.高效地关系查询和分析：图数据库具有高效的关系查询和分析能力。对于一个大规模的图，传统的SQL查询方式显然不能满足查询时间的要求。而图数据库则可以通过图数据库内部的算法来进行实时的查询和分析。尤其是针对一些复杂的图分析算法，图数据库更能够快速地获得结果，提高查询速度。3.可扩展性：由于采用了分布式的技术设计，使图数据库的可扩展性极佳。当需要管理的数据量增加时，图数据库可以通过简单的集群扩展方式来实现性能的提升。而且，图数据库的分布式能力也可以让其在多个节点上进行操作，提高了系统的容错能力和加载能力。4.元素和关系度量：图数据库具有丰富的元素数据和关系数据量度方式。...

时空数据库（Spacial-temporaldatabase）是一种专门用于存储和管理时空数据的数据库管理系统，它是传统关系型数据库的一个扩展，可以实现对时空数据进行有效管理和处理。时空数据是指带有时空坐标或时间戳的数据，例如地图、气象数据、交通、城市规划等。因此，时空数据库可以用于多种应用程序，如地理信息系统、航空航天、气象预报、GPS导航等。时空数据库与传统数据库不同的是，它提供了额外的功能和数据类型，例如点、线、面等空间对象和时间序列数据类型。此外，时空数据库还支持空间查询和时空查询，例如常见的缓冲区查询，使得用户可以在时空范围内进行查询和分析。这种数据库可以对时空数据进行高效的存储、查询、更新和分析，并通过插件技术集成其他地理信息数据源。星环分布式时空数据库-SpactureSpacture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。

图数据库有许多适用场景，常见的应用场景有：社交媒体：社交媒体中的用户和关系可以建模为图结构。用图数据库来管理和查询这些社交数据，可以实现更精确的社交关系分析。金融：在金融领域中，图数据库可以用于合规风控、反欺诈、投资和信贷决策等众多场景。例如，通过在图中存储和分析不同实体（如银行账户、信用卡、电话、邮箱、运单等）之间的关系，可以准确识别欺诈降低风险。物流和运输：物流和运输领域也是图数据库的应用场景之一。例如，通过在图中存储城市、仓库、货物、运输路线等信息，可以进行物流管理、运输计划优化、货物追踪等任务。生命科学：在生命科学领域，图数据库可以用于存储和分析复杂的基因、蛋白质、代谢物等数据，帮助科学家发现新的治疗方法和疾病机制。游戏：游戏开发者可以使用图数据库来管理玩家角色、各种装备、地图、任务等复杂的游戏数据，实现更好的游戏体验。图数据库的灵活性和高效性使其在多个领域都有着广泛的应用。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服务，在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式图数据...

垂直领域知识图谱产品主要用于面向特定领域知识应用需求，通过构建和应用知识图谱解决对应领域的专业问题。目前，知识图谱在智慧医疗与智慧金融领域已取得了一系列成功实践，被应用于辅助医生、药物发现、临床科研、风险防控、内部监管、投资研究、保险理赔等众多实际业务场景，并涌现出了一批知识图谱产品或服务平台。星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon正是一款覆盖知识全生命周期，集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。除了具备链路完备性，平台还从业务场景出发，沉淀了金融、保险等场景的图数据模型、规则模型和算法模型，可以帮助用户快速解决不同场景下的业务问题。目前，星环科技Sophon已经在金融等多个行业成功落地，在反洗钱、反欺诈、疫情防控、公共安全、企业级营销、保险知识智能问答等场景有着广泛的应用。同时星环科技在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中，也获得了多项荣誉和权威认可：入选Gartner《MarketGuideforArtificialIntelligenceStar...

星环科技图数据库StellarDB是国产高性能图数据库，采用分布式架构和原生图计算引擎，支持超大规模数据管理和高效的图计算。TranswarpStellarDB具有以下特点：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：完全的分布式架构，具有良好的可扩展性，支持在线扩容和升级。拥有万亿级图数据处理能力，支持数据多副本，提供集群高可用和高可靠。灵活的查询方式：计算引擎支持灵活易懂的图查询语言TranswarpExtended-OpenCypher，拥有丰富的图操作语法。同时提供SQL支持，多模场景灵活切换。深度分析能力：支持10层及以上的图深度遍历和复杂分析。丰富的算法库：内置丰富的算法库，几十种图算法开箱即用，优化的分布式并行图算法，千万级子图计算效率达到行业先进水平。企业级功能：支持用户权限认证、集群状态监控、日...

新时代需要新技术，企业应抓住机遇实现旧平台的改造升级数据库技术经过不断的发展，已经从以Oracle、IBM为代表的集中式数据库，演进到分布式、多模型、云原生的形态，并在很多场景应用落地，带来了真实的业务价值。当前得益于国家政策的大力扶持以及国内市场环境的快速发展，国产软件加速发展，国产化替代进程正在不断加速。自主可控是国产化替代的核心，同时也是一个阶段性的目标。我们不应该满足于此，应该抓住国产化改造的机遇，用新技术去替代老技术，实现自主可控的同时，完成旧系统的改造升级，这也是信创的主旨。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务，在分布式技术、多模型技术、数据云技术等方面有很多技术突破。比如大数据基础平台TDH是全球首个通过TPC-DS基准测试的产品；提出了创新的多模型统一技术架构，支持业内主流的10种数据模型，Gartner®发布的中国数据库技术发展趋势报告引用星环科技多模型联合分析用例，论证了多模型融合分析的趋势和价值。基于多年积累的分布式技术、多模型统一技术、数据云技术等，星环科技打造了分布式数据库ArgoDB、分布式交易型数据库KunDB、分布...