行业大数据平台公司有哪些

水利行业大数据平台：开启智慧水利新时代水利行业的“数据革命”在信息技术飞速发展的今天，大数据已成为推动各行业变革的重要力量，水利行业也不例外。传统水利管理模式在面对日益复杂的水资源问题和社会需求时，逐渐显露出其局限性，而大数据技术的出现，为水利行业带来了新的发展机遇与挑战。水利行业大数据平台的出现，正是为了应对这些挑战。它作为一个集成的数据管理和分析平台，能够将分散在各个角落的水利数据进行整合、清洗、存储和分析，实现数据的互联互通和共享共用，为水利行业的数字化转型提供了关键支撑。水利大数据平台：究竟是什么？水利行业大数据平台，是基于云计算、大数据、物联网、人工智能等先进技术构建的综合性功能，引领水利变革（一）全面感知，实时监测水利行业大数据平台通过物联网传感器，实现了对水利设施和水资源的全面感知与实时监测。在江河湖库的关键位置，大量的水位传感器、流量传感器、水质传感器等被密集部署，它们如同数据管理与应用平台。它就像是水利行业的“超级大脑”和“智慧中枢”，承担着数据汇聚、存储、处理、分析以及应用服务等关键任务，为水利行业的科学决策、精细化管理和高效运行提供了强大的数据支撑和技术保障强大

水利行业大数据平台：开启智慧水利新时代水利行业的“数据革命”在信息技术飞速发展的今天，大数据已成为推动各行业变革的重要力量，水利行业也不例外。传统水利管理模式在面对日益复杂的水资源问题和社会需求时，逐渐显露出其局限性，而大数据技术的出现，为水利行业带来了新的发展机遇与挑战。水利行业大数据平台的出现，正是为了应对这些挑战。它作为一个集成的数据管理和分析平台，能够将分散在各个角落的水利数据进行整合、清洗、存储和分析，实现数据的互联互通和共享共用，为水利行业的数字化转型提供了关键支撑。水利大数据平台：究竟是什么？水利行业大数据平台，是基于云计算、大数据、物联网、人工智能等先进技术构建的综合性功能，引领水利变革（一）全面感知，实时监测水利行业大数据平台通过物联网传感器，实现了对水利设施和水资源的全面感知与实时监测。在江河湖库的关键位置，大量的水位传感器、流量传感器、水质传感器等被密集部署，它们如同数据管理与应用平台。它就像是水利行业的“超级大脑”和“智慧中枢”，承担着数据汇聚、存储、处理、分析以及应用服务等关键任务，为水利行业的科学决策、精细化管理和高效运行提供了强大的数据支撑和技术保障强大

水利行业大数据平台：开启智慧水利新时代水利行业的“数据革命”在信息技术飞速发展的今天，大数据已成为推动各行业变革的重要力量，水利行业也不例外。传统水利管理模式在面对日益复杂的水资源问题和社会需求时，逐渐显露出其局限性，而大数据技术的出现，为水利行业带来了新的发展机遇与挑战。水利行业大数据平台的出现，正是为了应对这些挑战。它作为一个集成的数据管理和分析平台，能够将分散在各个角落的水利数据进行整合、清洗、存储和分析，实现数据的互联互通和共享共用，为水利行业的数字化转型提供了关键支撑。水利大数据平台：究竟是什么？水利行业大数据平台，是基于云计算、大数据、物联网、人工智能等先进技术构建的综合性功能，引领水利变革（一）全面感知，实时监测水利行业大数据平台通过物联网传感器，实现了对水利设施和水资源的全面感知与实时监测。在江河湖库的关键位置，大量的水位传感器、流量传感器、水质传感器等被密集部署，它们如同数据管理与应用平台。它就像是水利行业的“超级大脑”和“智慧中枢”，承担着数据汇聚、存储、处理、分析以及应用服务等关键任务，为水利行业的科学决策、精细化管理和高效运行提供了强大的数据支撑和技术保障强大

解和处理该行业的专业术语、规范和语义。行业大模型的发展得益于大数据和深度学习等技术的进步，以及对各个行业特定需求的理解。通过训练行业大模型，企业和从业者可以利用模型的语言理解和生成能力来解决该行业中的行业大模型是指在特定行业领域应用的大型语言模型。与通用的大型语言模型相比，行业大模型更加专注于某个特定的行业，例如金融、医疗、法律等。行业大模型通过在该行业的领域数据上进行训练和优化，可以更好地理各种问题。然而，行业大模型的训练和应用也面临一些挑战。其中包括获取足够的行业数据进行模型训练、解决数据质量和隐私保护的问题，以及不断更新和优化模型以适应行业发展的需求。星环科技提供大模型训练工具，帮助/微调，得到“满足自身业务特点的领域大语言模型”；第二，帮助客户将原型的大语言模型应用，成功在实际生产中投入应用；第三，帮助客户运营在生产中应用的大语言模型和大模型的持续提升。除此之外，星环科技在行业首先推出了两大行业大模型：服务于金融行业的星环金融大模型无涯，以及大数据分析大模型SoLar“求索”。企业打造自己的专属大模型星环科技在行业内首先提出行业大模型应用创新场景，推出相应的工具，帮助企业构建自有的行业大模型，通过大模型基础设施，形成具备“新型人机交互”且“敏捷可持续迭代“的人工智能应用。为了

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金融行业大模型是指专门针对金融领域的特点和需求，基于大量的金融数据训练而成的大语言模型。金融大模型特点金融专业性强：金融行业大模型具备深厚的金融专业知识，能够准确理解和处理各种金融术语、概念、市场动态等信息，例如东方财富的妙想金融大模型，可在投研、投顾、投教、投资等金融垂直场景发挥专业价值。数据质量要求高：金融数据的准确性和可靠性至关重要，因此金融行业大模型在训练和优化过程中，对数据的质量把控更为严格，以确保生成的结果符合金融业务的严谨性要求。风险控制能力突出：金融行业大模型能够协助金融机构更好地进行风险评估和控制，通过对海量数据的分析和挖掘，预测市场趋势、识别潜在风险因素，为风险管理提供有分析师快速收集、整理和分析大量的金融市场数据、公司财报等信息，挖掘有价值的投资线索，生成投资报告和研究观点，提高投研效率和准确性。智能投顾：根据用户的风险偏好、投资目标和财务状况，为个人投资者提供个性化力支持。合规性要求严格：金融行业受到严格的监管，大模型的应用必须符合相关法规和合规要求，包括数据隐私保护、信息安全、反洗钱等方面的规定，以确保金融业务的合法合规运营。金融大模型应用场景智能投研：帮助

金融行业大模型是指专门针对金融领域的特点和需求，基于大量的金融数据训练而成的大语言模型。金融大模型特点金融专业性强：金融行业大模型具备深厚的金融专业知识，能够准确理解和处理各种金融术语、概念、市场动态等信息，例如东方财富的妙想金融大模型，可在投研、投顾、投教、投资等金融垂直场景发挥专业价值。数据质量要求高：金融数据的准确性和可靠性至关重要，因此金融行业大模型在训练和优化过程中，对数据的质量把控更为严格，以确保生成的结果符合金融业务的严谨性要求。风险控制能力突出：金融行业大模型能够协助金融机构更好地进行风险评估和控制，通过对海量数据的分析和挖掘，预测市场趋势、识别潜在风险因素，为风险管理提供有分析师快速收集、整理和分析大量的金融市场数据、公司财报等信息，挖掘有价值的投资线索，生成投资报告和研究观点，提高投研效率和准确性。智能投顾：根据用户的风险偏好、投资目标和财务状况，为个人投资者提供个性化力支持。合规性要求严格：金融行业受到严格的监管，大模型的应用必须符合相关法规和合规要求，包括数据隐私保护、信息安全、反洗钱等方面的规定，以确保金融业务的合法合规运营。金融大模型应用场景智能投研：帮助

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":...

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。

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"}...

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。...

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...

OverviewUnstructureddatamanagementismoreimportantthaneverduetotheriseofbigdata.Managingandgleaningbusinessvaluefromunstructureddataisofutmostimportancetoenterprisestoday.Advancementsinmachinelearning,aswellasdeeplearning,technologiesnowenableorganizationstoefficientlyaddressunstructureddataandimprovequalityassuranceefforts.Inthefieldofartificialintelligenceormachinelearning,embeddingsandvectordatabaseshavebecomeincreasinglyimportantfortacklingawiderangeofproblems.Thesetechniquesareusedtorepresen...

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...

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：