工业大数据与知识图谱

工业大模型：开启智能制造新时代工业大模型是什么？工业大模型，是基于大数据、人工智能、云计算等先进技术构建的综合性工业知识图谱与智能决策支持系统。它就像一位知识渊博且经验丰富的工业专家，整合了产品设计、生产流程、供应链管理、设备运维、质量控制等多个环节的数据与知识，并通过深度学习、机器学习等算法，实现对工业复杂系统的深度理解与智能预测，为制造业提供从数据洞察到决策执行的全方位支持。技术架构剖析工业大集合，方便后续处理。然后进行转换，把数据变换成适合模型处理的格式。模型构建与优化层模型构建与优化层是工业大模型的“智慧大脑”缔造者。它基于深度学习框架，结合行业知识与专家经验，构建具有通用性与泛化能力的正常运转；生产参数，像加工速度、原材料配比等，直接影响产品质量与生产效率；环境信息，例如车间的温湿度、空气质量等，对生产过程和产品品质也有着潜移默化的影响。数据处理与分析层是工业大模型的“数据质检员工业大模型。在构建过程中，设计适合工业数据处理的神经网络结构，让模型能够自动学习数据中的复杂模式与规律。通过持续的数据反馈与模型迭代，不断优化模型性能。应用服务层应用服务层是工业大模型与企业实际生产的

工业大模型：开启智能制造新时代工业大模型是什么？工业大模型，是基于大数据、人工智能、云计算等先进技术构建的综合性工业知识图谱与智能决策支持系统。它就像一位知识渊博且经验丰富的工业专家，整合了产品设计、生产流程、供应链管理、设备运维、质量控制等多个环节的数据与知识，并通过深度学习、机器学习等算法，实现对工业复杂系统的深度理解与智能预测，为制造业提供从数据洞察到决策执行的全方位支持。技术架构剖析工业大集合，方便后续处理。然后进行转换，把数据变换成适合模型处理的格式。模型构建与优化层模型构建与优化层是工业大模型的“智慧大脑”缔造者。它基于深度学习框架，结合行业知识与专家经验，构建具有通用性与泛化能力的正常运转；生产参数，像加工速度、原材料配比等，直接影响产品质量与生产效率；环境信息，例如车间的温湿度、空气质量等，对生产过程和产品品质也有着潜移默化的影响。数据处理与分析层是工业大模型的“数据质检员工业大模型。在构建过程中，设计适合工业数据处理的神经网络结构，让模型能够自动学习数据中的复杂模式与规律。通过持续的数据反馈与模型迭代，不断优化模型性能。应用服务层应用服务层是工业大模型与企业实际生产的

。通过将不同领域的知识进行整合和关联，工业知识图谱可以帮助企业优化生产流程、提高效率、降低成本，并推动工业的创新与发展。构建工业知识图谱需要进行数据的采集、清洗和建模等步骤可以利用自然语言处理、图数据库等技术手段进行知识的抽取和整合。此外，人工智能和机器学习等技术也可以与工业知识图谱相结合，实现更高层次的知识推理和应用。工业知识图谱的建设对于工业界和学术界都具有重要意义。它有助于提高工业领域的知识工业知识图谱是一种以工业领域知识为基础的知识图谱。它以工业相关的概念、体、属性、关系等信息为节点，通过各种关联关系将这些节点连接在一起，形成一个结构化的图谱网络。工业知识图谱可以帮助人们理清工业领域中的知识关系，加深对工业问题的理解。通过工业知识图谱，人们可以快速查找和获取工业领域的相关知识，发现潜在的关联，并辅助决策和解决问题。工业知识图谱可以应用于多个领域，例如工程制造、能源、材料、物流等管理和智能化决策能力，对于促进工业转型升级、推动智能制造发展具有积极的意义。星环知识图谱平台-Sophon星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon是一款覆盖知识全生命周期，集知识的采集、建模、融合

。通过将不同领域的知识进行整合和关联，工业知识图谱可以帮助企业优化生产流程、提高效率、降低成本，并推动工业的创新与发展。构建工业知识图谱需要进行数据的采集、清洗和建模等步骤可以利用自然语言处理、图数据库等技术手段进行知识的抽取和整合。此外，人工智能和机器学习等技术也可以与工业知识图谱相结合，实现更高层次的知识推理和应用。工业知识图谱的建设对于工业界和学术界都具有重要意义。它有助于提高工业领域的知识工业知识图谱是一种以工业领域知识为基础的知识图谱。它以工业相关的概念、体、属性、关系等信息为节点，通过各种关联关系将这些节点连接在一起，形成一个结构化的图谱网络。工业知识图谱可以帮助人们理清工业领域中的知识关系，加深对工业问题的理解。通过工业知识图谱，人们可以快速查找和获取工业领域的相关知识，发现潜在的关联，并辅助决策和解决问题。工业知识图谱可以应用于多个领域，例如工程制造、能源、材料、物流等管理和智能化决策能力，对于促进工业转型升级、推动智能制造发展具有积极的意义。星环知识图谱平台-Sophon星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon是一款覆盖知识全生命周期，集知识的采集、建模、融合

多种应用。知识图谱工具是用于创建、管理和查询知识图谱的软件工具。知识图谱工具通常提供一系列功能，包括知识图谱的建模、数据导入、查询与分析等。知识图谱工具可以帮助用户使用图形化界面或编程接口来操作和使用知识图谱是一种用于组织和表示知识的图形数据结构。知识图谱将现实世界的实体、概念、关系和属性以图形化方式进行建模的技术。知识图谱可以帮助人们更好地理解和获取知识，从而进行智能推理、问题解答和决策支持等的采集、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。知识图谱的目的在于将结构化数据、非结构化数据以及这些数据、实体之间的关联关系进行存储和表达。星环科技近期也推出了结合知识图谱、图数据库和向量大模型的问答系统，企业基于具体的行业知识语料，可快速构建更精通特定行业知识的领域大模型，打造具备高效人机交互的业务应用。在赋予大模型拥有“长期记忆”的同时

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智能机器人，知识图谱工具都发挥了重要的作用。随着大数据和人工智能的快速发展，相信知识图谱工具将会越来越多地应用于各个领域，并为人们带来更好的智能化体验。星环知识图谱平台-Sophon星环科技自主研发的知识图谱工具是一种帮助人们构建、存储和查询知识图谱的工具。知识图谱是一种以图形表示知识之间关联关系的数据结构，可以更好地组织和理解大量的复杂知识。知识图谱工具的应用范围十分广泛，下面具体介绍几个应用提供更好的解决方案。4、金融风险管理：金融领域的风险管理涉及到多方面的数据、知识和规则，利用了知识图谱工具可以实现对金融风险的智能分析和预测。5、医疗领域：知识图谱工具在医疗领域的应用，主要是将临床知识和病人数据结构化，并利用知识图谱的关联技术，提高医生或患者对医疗数据的理解和应用。知识图谱工具帮助人们构建、存储和查询知识图谱的工具，可用于各种领域的知识表示和推理。无论是社交网络分析、搜索引擎还是知识图谱平台Sophon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

多种应用。知识图谱工具是用于创建、管理和查询知识图谱的软件工具。知识图谱工具通常提供一系列功能，包括知识图谱的建模、数据导入、查询与分析等。知识图谱工具可以帮助用户使用图形化界面或编程接口来操作和使用知识图谱是一种用于组织和表示知识的图形数据结构。知识图谱将现实世界的实体、概念、关系和属性以图形化方式进行建模的技术。知识图谱可以帮助人们更好地理解和获取知识，从而进行智能推理、问题解答和决策支持等的采集、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。知识图谱的目的在于将结构化数据、非结构化数据以及这些数据、实体之间的关联关系进行存储和表达。星环科技近期也推出了结合知识图谱、图数据库和向量大模型的问答系统，企业基于具体的行业知识语料，可快速构建更精通特定行业知识的领域大模型，打造具备高效人机交互的业务应用。在赋予大模型拥有“长期记忆”的同时

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

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•...

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"}...

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：

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

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。...

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

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。

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":...

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...