政务大数据治理融合

目标是通过数据驱动，实现政府治理的精准化、高效化和透明化。从发展历程来看，电子政务大数据平台经历了从单一部门信息系统到跨部门数据共享，再到如今的全域数据融合与智能分析的演进过程。这一演进不仅反映了技术电子政务大数据平台在数字化浪潮席卷全球的今天，电子政务大数据平台正逐渐成为政府治理现代化的重要支撑。这一平台通过整合海量政务数据资源，不仅提高了政府决策的科学性和精准度，也为公众提供了更加便捷高效的的进步，更体现了政府治理理念的转变。电子政务大数据平台的技术架构主要由数据采集层、存储层、处理层和应用层构成。在数据采集方面，平台通过多种渠道获取结构化与非结构化数据，如政府报表、传感器数据、社交媒体提高国家治理能力的重要抓手。随着技术的不断进步和应用的持续深化，电子政务大数据平台必将为构建服务型政府和智慧社会提供更强有力的支撑。未来，我们有理由期待一个更加开放、协同、智能的政务大数据生态系统，让数据真正成为推动社会进步的有生力量。政务服务。本文将深入探讨电子政务大数据平台的概念、核心技术以及应用场景。电子政务大数据平台是指政府利用大数据技术，对各类政务数据进行采集、存储、处理和分析，以支持政府决策和公共服务的智能化平台。其核心

目标是通过数据驱动，实现政府治理的精准化、高效化和透明化。从发展历程来看，电子政务大数据平台经历了从单一部门信息系统到跨部门数据共享，再到如今的全域数据融合与智能分析的演进过程。这一演进不仅反映了技术电子政务大数据平台在数字化浪潮席卷全球的今天，电子政务大数据平台正逐渐成为政府治理现代化的重要支撑。这一平台通过整合海量政务数据资源，不仅提高了政府决策的科学性和精准度，也为公众提供了更加便捷高效的的进步，更体现了政府治理理念的转变。电子政务大数据平台的技术架构主要由数据采集层、存储层、处理层和应用层构成。在数据采集方面，平台通过多种渠道获取结构化与非结构化数据，如政府报表、传感器数据、社交媒体提高国家治理能力的重要抓手。随着技术的不断进步和应用的持续深化，电子政务大数据平台必将为构建服务型政府和智慧社会提供更强有力的支撑。未来，我们有理由期待一个更加开放、协同、智能的政务大数据生态系统，让数据真正成为推动社会进步的有生力量。政务服务。本文将深入探讨电子政务大数据平台的概念、核心技术以及应用场景。电子政务大数据平台是指政府利用大数据技术，对各类政务数据进行采集、存储、处理和分析，以支持政府决策和公共服务的智能化平台。其核心

目标是通过数据驱动，实现政府治理的精准化、高效化和透明化。从发展历程来看，电子政务大数据平台经历了从单一部门信息系统到跨部门数据共享，再到如今的全域数据融合与智能分析的演进过程。这一演进不仅反映了技术电子政务大数据平台在数字化浪潮席卷全球的今天，电子政务大数据平台正逐渐成为政府治理现代化的重要支撑。这一平台通过整合海量政务数据资源，不仅提高了政府决策的科学性和精准度，也为公众提供了更加便捷高效的的进步，更体现了政府治理理念的转变。电子政务大数据平台的技术架构主要由数据采集层、存储层、处理层和应用层构成。在数据采集方面，平台通过多种渠道获取结构化与非结构化数据，如政府报表、传感器数据、社交媒体提高国家治理能力的重要抓手。随着技术的不断进步和应用的持续深化，电子政务大数据平台必将为构建服务型政府和智慧社会提供更强有力的支撑。未来，我们有理由期待一个更加开放、协同、智能的政务大数据生态系统，让数据真正成为推动社会进步的有生力量。政务服务。本文将深入探讨电子政务大数据平台的概念、核心技术以及应用场景。电子政务大数据平台是指政府利用大数据技术，对各类政务数据进行采集、存储、处理和分析，以支持政府决策和公共服务的智能化平台。其核心

目标是通过数据驱动，实现政府治理的精准化、高效化和透明化。从发展历程来看，电子政务大数据平台经历了从单一部门信息系统到跨部门数据共享，再到如今的全域数据融合与智能分析的演进过程。这一演进不仅反映了技术电子政务大数据平台在数字化浪潮席卷全球的今天，电子政务大数据平台正逐渐成为政府治理现代化的重要支撑。这一平台通过整合海量政务数据资源，不仅提高了政府决策的科学性和精准度，也为公众提供了更加便捷高效的的进步，更体现了政府治理理念的转变。电子政务大数据平台的技术架构主要由数据采集层、存储层、处理层和应用层构成。在数据采集方面，平台通过多种渠道获取结构化与非结构化数据，如政府报表、传感器数据、社交媒体提高国家治理能力的重要抓手。随着技术的不断进步和应用的持续深化，电子政务大数据平台必将为构建服务型政府和智慧社会提供更强有力的支撑。未来，我们有理由期待一个更加开放、协同、智能的政务大数据生态系统，让数据真正成为推动社会进步的有生力量。政务服务。本文将深入探讨电子政务大数据平台的概念、核心技术以及应用场景。电子政务大数据平台是指政府利用大数据技术，对各类政务数据进行采集、存储、处理和分析，以支持政府决策和公共服务的智能化平台。其核心

智慧政务大数据平台项目建设方案随着信息技术的迅猛发展，大数据已成为推动社会进步的重要力量。在政务领域，构建智慧政务大数据平台是提高政府治理能力和服务水平的必然选择。本文将详细介绍智慧政务大数据平台的平台的建设，不仅可以提高政府工作效率和决策水平，还能为公众提供更加便捷、精准的服务，实现政府治理体系和治理能力的现代化。随着技术的不断发展和应用的深入，智慧政务大数据平台必将发挥越来越重要的作用，为数字政府建设奠定坚实基础。建设方案，从项目背景到实施路径，为相关建设提供参考。一、项目背景与意义当前，政府部门在日常管理和服务过程中积累了海量数据，但由于数据孤岛现象严重，这些数据的价值未能得到充分挖掘。智慧政务大数据平台的建设，旨在打破部门壁垒，实现数据共享与融合，为政府决策提供科学依据，同时提高公共服务效率。从技术层面看，大数据、云计算和人工智能等技术的成熟为平台建设提供了有力支撑。通过整合多源异构数据，构建统一的数据标准和交换机制，可以实现数据的互联互通和深度利用。这不仅有助于提高政府工作的透明度和公信力，还能促进跨部门协同，优化资源配置。二、建设目标与原则智慧政务大数据平台的建设目标主要包括三个方面：一是实现

政务大模型：数字政府的智慧新引擎一、政务大模型是什么？政务大模型，作为人工智能与政务领域深度融合的结晶，是一种基于大规模数据训练和深度学习算法构建的人工智能模型。它整合、分析、处理大量政府数据，凭借强大的语义分析能力和深层次的理解能力，为政务服务、社会治理和内部办公提供智能化支持，是数字政府建设的新引擎。从技术角度看，政务大模型具有大规模的参数和复杂的计算结构，能够处理和理解海量的政务数据，并。10月，中办、国办印发的《关于加快公共数据资源开发利用的意见》对外公布，提到支持人工智能政务服务大模型开发、训练和应用，提高公共服务和社会治理智能化水平。在政策的春风吹拂下，各地政府纷纷积极布局，加快治理中，政务大模型能够对城市运行中的海量数据进行实时分析和处理，实现对城市事件的自动识别和预警。通过对交通摄像头、传感器等设备采集的数据进行分析，政务大模型可以及时发现交通拥堵、交通事故等问题，并迅速的各类数据，政务大模型实现了对城市交通、环境、安全等多个领域的实时监测和智能分析。在遇到突发事件时，政务大模型能够迅速生成应对方案，为城市管理者提供科学决策依据，大大提高了城市治理的效率和精准度，让

政务大模型：数字政府的智慧新引擎一、政务大模型是什么？政务大模型，作为人工智能与政务领域深度融合的结晶，是一种基于大规模数据训练和深度学习算法构建的人工智能模型。它整合、分析、处理大量政府数据，凭借强大的语义分析能力和深层次的理解能力，为政务服务、社会治理和内部办公提供智能化支持，是数字政府建设的新引擎。从技术角度看，政务大模型具有大规模的参数和复杂的计算结构，能够处理和理解海量的政务数据，并。10月，中办、国办印发的《关于加快公共数据资源开发利用的意见》对外公布，提到支持人工智能政务服务大模型开发、训练和应用，提高公共服务和社会治理智能化水平。在政策的春风吹拂下，各地政府纷纷积极布局，加快治理中，政务大模型能够对城市运行中的海量数据进行实时分析和处理，实现对城市事件的自动识别和预警。通过对交通摄像头、传感器等设备采集的数据进行分析，政务大模型可以及时发现交通拥堵、交通事故等问题，并迅速的各类数据，政务大模型实现了对城市交通、环境、安全等多个领域的实时监测和智能分析。在遇到突发事件时，政务大模型能够迅速生成应对方案，为城市管理者提供科学决策依据，大大提高了城市治理的效率和精准度，让

政务大模型：数字政府的智慧新引擎一、政务大模型是什么？政务大模型，作为人工智能与政务领域深度融合的结晶，是一种基于大规模数据训练和深度学习算法构建的人工智能模型。它整合、分析、处理大量政府数据，凭借强大的语义分析能力和深层次的理解能力，为政务服务、社会治理和内部办公提供智能化支持，是数字政府建设的新引擎。从技术角度看，政务大模型具有大规模的参数和复杂的计算结构，能够处理和理解海量的政务数据，并。10月，中办、国办印发的《关于加快公共数据资源开发利用的意见》对外公布，提到支持人工智能政务服务大模型开发、训练和应用，提高公共服务和社会治理智能化水平。在政策的春风吹拂下，各地政府纷纷积极布局，加快治理中，政务大模型能够对城市运行中的海量数据进行实时分析和处理，实现对城市事件的自动识别和预警。通过对交通摄像头、传感器等设备采集的数据进行分析，政务大模型可以及时发现交通拥堵、交通事故等问题，并迅速的各类数据，政务大模型实现了对城市交通、环境、安全等多个领域的实时监测和智能分析。在遇到突发事件时，政务大模型能够迅速生成应对方案，为城市管理者提供科学决策依据，大大提高了城市治理的效率和精准度，让

政务大模型：数字政府的智慧新引擎一、政务大模型是什么？政务大模型，作为人工智能与政务领域深度融合的结晶，是一种基于大规模数据训练和深度学习算法构建的人工智能模型。它整合、分析、处理大量政府数据，凭借强大的语义分析能力和深层次的理解能力，为政务服务、社会治理和内部办公提供智能化支持，是数字政府建设的新引擎。从技术角度看，政务大模型具有大规模的参数和复杂的计算结构，能够处理和理解海量的政务数据，并。10月，中办、国办印发的《关于加快公共数据资源开发利用的意见》对外公布，提到支持人工智能政务服务大模型开发、训练和应用，提高公共服务和社会治理智能化水平。在政策的春风吹拂下，各地政府纷纷积极布局，加快治理中，政务大模型能够对城市运行中的海量数据进行实时分析和处理，实现对城市事件的自动识别和预警。通过对交通摄像头、传感器等设备采集的数据进行分析，政务大模型可以及时发现交通拥堵、交通事故等问题，并迅速的各类数据，政务大模型实现了对城市交通、环境、安全等多个领域的实时监测和智能分析。在遇到突发事件时，政务大模型能够迅速生成应对方案，为城市管理者提供科学决策依据，大大提高了城市治理的效率和精准度，让

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...

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。...

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：

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":...

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。

OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...

ThistutorialwillguideyouthroughthefollowingtaskswithinHippoCloud:EstablishingatablePerusingthetableIncorporatingdataExecutingsearchoperationsEliminatingrowsDissolvingthetableBeforeyoustartInthisguide,wewillbeutilizingthePythonAPI.Priortocommencement,ensurethatyouhave:RegisteredforaHippoCloudaccount.SubscribedtothecomplimentaryplanandestablishedatrialclusterwithinHippoCloud,orsubscribedtothestandard/enterpriseplansandconstructedadedicatedcluster.IfyouanticipateemployingPythonfordevelopment,ascert...

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...

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•...