大语言模型数字化营销

数字化方面进行了积极的探索。项目需求为响应行业市场化改革工作的要求，加强市场洞察分析，广东中烟提出开展零售户订单下行分析项目。主要目标包括：构建先进可扩展的数据分析基础平台。建立与国家烟草专卖局以及数据处理工作，实现各系统之间的数据交互和共享，以及基础数据的标准化、一致化，保证相关数据的及时更新和安全管理。构建营销大数据分析平台。结合行业零售户订单下行数据，悉数整合企业内外部数据资源，运用大户订单数据，运用大数据分析模型与方法进行卷烟市场研究，为策略制定提供支持。开展市场销售趋势分析、卷烟产品发展分析、卷烟研发数据支持、投放策略评价，了解竞争对手与品牌的优劣势。构建消费者画像，为预测营销中国烟草走出去的一面旗帜。面对日新月异的消费环境，如何将大数据技术融入到烟草行业中，通过对行业生产、营销、物流等各环节大数据的采集、挖掘分析、研究利用，为消费者提供更贴近市场的产品和服务？广东中烟在营销企业系统之间的数据交换和更新维护机制，具备与行业其他下行数据的相互融合能力，提供外部市场数据的采集工具，支持终端查访，同时将外部数据进行结构化处理。完成营销相关数据的保存、加工、处理、备份、挖掘等

数字化方面进行了积极的探索。项目需求为响应行业市场化改革工作的要求，加强市场洞察分析，广东中烟提出开展零售户订单下行分析项目。主要目标包括：构建先进可扩展的数据分析基础平台。建立与国家烟草专卖局以及数据处理工作，实现各系统之间的数据交互和共享，以及基础数据的标准化、一致化，保证相关数据的及时更新和安全管理。构建营销大数据分析平台。结合行业零售户订单下行数据，悉数整合企业内外部数据资源，运用大户订单数据，运用大数据分析模型与方法进行卷烟市场研究，为策略制定提供支持。开展市场销售趋势分析、卷烟产品发展分析、卷烟研发数据支持、投放策略评价，了解竞争对手与品牌的优劣势。构建消费者画像，为预测营销中国烟草走出去的一面旗帜。面对日新月异的消费环境，如何将大数据技术融入到烟草行业中，通过对行业生产、营销、物流等各环节大数据的采集、挖掘分析、研究利用，为消费者提供更贴近市场的产品和服务？广东中烟在营销企业系统之间的数据交换和更新维护机制，具备与行业其他下行数据的相互融合能力，提供外部市场数据的采集工具，支持终端查访，同时将外部数据进行结构化处理。完成营销相关数据的保存、加工、处理、备份、挖掘等

企业数据管理和大数据应用打下坚实的基础。基于星环TDH大数据基础平台，汇聚TB级别零售户订单数据，建设营销零售户订单下行分析应用，初步构建卓越营销的“感知”分析体系，满足客户多元化、复杂化的需求，支撑广东中烟营销工作从原有的“经验导向”方式向“数据驱动”方式。

多维度信息的综合分析，生成定制化的营销方案，包括营销目标设定、策略规划、渠道选择、活动策划等，为企业的营销活动提供全面的指导和建议。客户服务与沟通：在客户服务场景中，营销大模型可以辅助客服人员更好地与客户进行沟通和交流。例如，自动生成客服回复话术，解答客户常见问题，提供个性化的解决方案等，提高客户服务质量和效率，增强客户满意度和忠诚度。营销大模型优势提高效率和降低成本：自动化生成营销内容和方案营销大模型是指将大模型技术应用于营销领域，通过对海量数据的学习和分析，能够生成各种营销相关的内容、策略和建议，从而帮助企业更高效地进行营销活动的一种技术手段。营销大模型应用场景内容生成：可以生成制作效率和质量。用户画像与精准营销：通过对大量用户数据的分析和学习，构建用户画像，深入了解用户的兴趣、偏好、行为习惯等，从而实现精准的个性化推荐和营销。市场洞察与趋势预测：分析市场数据、消费者反馈和市场趋势的高质量营销内容和策略，从而提高营销活动的吸引力、影响力和转化率，为企业带来更好的营销效果和业绩增长。增强个性化和精准度：实现更精准的用户画像和个性化推荐，使营销活动能够更加精准地触达目标受众

市场竞争力。大语言模型的落地应用将构建新兴生态平台：超级应用的出现，本质上搭建了用户需求与各类信息服务之间基于自然语言交互的平台生态，塑造了移动互联网新的流量入口。这将为各类数字化服务提供商提供新机遇，成为未来数字化服务生态的核心组成部分。随着人工智能技术的不断升级，大语言模型成为了AI领域中的一重要技术。大语言模型可以处理和理解语言，进而实现自然语言的生成和理解，具有广泛的应用景。在数字产业方面，大语言模型的落地应用会对该领域产生深远的影响。大语言模型将变革人机交互方式：传统的人机交互方式主基于图形化界面和键盘鼠标操作，然而，随着大语言模型技术的普及，自然语言将成为新的操作模态，用户可以通过语音或书写来与机器人进行交互。这一AI-first应用的诞生。例如，创意设计、AI营销和AI运营等领域将成为解决方案供应的新重点。通过大语言模型技术，这些应用可以更好地处理自然语言，从而在用户体验和功能方面实现重大提升。大语言模型的变化将从搜索引擎等知识信息平台扩展到各类人机交互型应用。与传统交互相比，自然语言交互具有更好的友好度和功能性，能够大大提升软件服务的用户市场。大语言模型的应用将丰富产品种类：大语言模型的出现，将会引发新的

多维度信息的综合分析，生成定制化的营销方案，包括营销目标设定、策略规划、渠道选择、活动策划等，为企业的营销活动提供全面的指导和建议。客户服务与沟通：在客户服务场景中，营销大模型可以辅助客服人员更好地与客户进行沟通和交流。例如，自动生成客服回复话术，解答客户常见问题，提供个性化的解决方案等，提高客户服务质量和效率，增强客户满意度和忠诚度。营销大模型优势提高效率和降低成本：自动化生成营销内容和方案营销大模型是指将大模型技术应用于营销领域，通过对海量数据的学习和分析，能够生成各种营销相关的内容、策略和建议，从而帮助企业更高效地进行营销活动的一种技术手段。营销大模型应用场景内容生成：可以生成制作效率和质量。用户画像与精准营销：通过对大量用户数据的分析和学习，构建用户画像，深入了解用户的兴趣、偏好、行为习惯等，从而实现精准的个性化推荐和营销。市场洞察与趋势预测：分析市场数据、消费者反馈和市场趋势的高质量营销内容和策略，从而提高营销活动的吸引力、影响力和转化率，为企业带来更好的营销效果和业绩增长。增强个性化和精准度：实现更精准的用户画像和个性化推荐，使营销活动能够更加精准地触达目标受众

市场竞争力。大语言模型的落地应用将构建新兴生态平台：超级应用的出现，本质上搭建了用户需求与各类信息服务之间基于自然语言交互的平台生态，塑造了移动互联网新的流量入口。这将为各类数字化服务提供商提供新机遇，成为未来数字化服务生态的核心组成部分。随着人工智能技术的不断升级，大语言模型成为了AI领域中的一重要技术。大语言模型可以处理和理解语言，进而实现自然语言的生成和理解，具有广泛的应用景。在数字产业方面，大语言模型的落地应用会对该领域产生深远的影响。大语言模型将变革人机交互方式：传统的人机交互方式主基于图形化界面和键盘鼠标操作，然而，随着大语言模型技术的普及，自然语言将成为新的操作模态，用户可以通过语音或书写来与机器人进行交互。这一AI-first应用的诞生。例如，创意设计、AI营销和AI运营等领域将成为解决方案供应的新重点。通过大语言模型技术，这些应用可以更好地处理自然语言，从而在用户体验和功能方面实现重大提升。大语言模型的变化将从搜索引擎等知识信息平台扩展到各类人机交互型应用。与传统交互相比，自然语言交互具有更好的友好度和功能性，能够大大提升软件服务的用户市场。大语言模型的应用将丰富产品种类：大语言模型的出现，将会引发新的

大数据助力营销在当今数字化时代，大数据已成为企业营销的重要驱动力。通过海量数据的收集、分析和应用，企业能够更精准地定位目标客户，优化营销策略，提升客户体验，从而在激烈的市场竞争中脱颖而出。一、精准消品品牌通过分析消费者的行为数据，制定了更有针对性的广告投放策略，实现了广告效果的显著提升。二、个性化推荐与定制服务基于大数据的个性化推荐和定制服务是现代营销的重要手段。企业可以根据消费者的偏好和需求法规，保护客户的个人信息。此外，企业还需要不断优化数据分析技术和工具，以适应市场和消费者需求的变化。总之，大数据为现代营销提供了强大的支持，帮助企业实现了更精准、更个性化的营销策略。未来，随着大数据技术的不断发展，企业将能够更好地利用数据驱动的营销模式，提升市场竞争力，开启营销新征程。定位目标客户大数据分析使企业能够深入了解消费者的兴趣、需求和行为特征，从而精准定位目标客户群体。这种精准定位不仅提高了营销活动的转化率，还降低了无效曝光率，提升了营销投资回报率（ROI）。例如，某知名快调整大数据技术能够实时监控市场趋势和消费者行为的变化，使企业能够快速响应市场动态，及时调整营销策略。例如，通过实时数据分析，企业可以在发现某一产品市场表现不佳时，迅速调整产品定位或推广方式，从而

大数据助力营销在当今数字化时代，大数据已成为企业营销的重要驱动力。通过海量数据的收集、分析和应用，企业能够更精准地定位目标客户，优化营销策略，提升客户体验，从而在激烈的市场竞争中脱颖而出。一、精准消品品牌通过分析消费者的行为数据，制定了更有针对性的广告投放策略，实现了广告效果的显著提升。二、个性化推荐与定制服务基于大数据的个性化推荐和定制服务是现代营销的重要手段。企业可以根据消费者的偏好和需求法规，保护客户的个人信息。此外，企业还需要不断优化数据分析技术和工具，以适应市场和消费者需求的变化。总之，大数据为现代营销提供了强大的支持，帮助企业实现了更精准、更个性化的营销策略。未来，随着大数据技术的不断发展，企业将能够更好地利用数据驱动的营销模式，提升市场竞争力，开启营销新征程。定位目标客户大数据分析使企业能够深入了解消费者的兴趣、需求和行为特征，从而精准定位目标客户群体。这种精准定位不仅提高了营销活动的转化率，还降低了无效曝光率，提升了营销投资回报率（ROI）。例如，某知名快调整大数据技术能够实时监控市场趋势和消费者行为的变化，使企业能够快速响应市场动态，及时调整营销策略。例如，通过实时数据分析，企业可以在发现某一产品市场表现不佳时，迅速调整产品定位或推广方式，从而

数据技术融入到烟草行业中，通过对行业生产、营销、物流等各环节大数据的采集、挖掘分析、研究利用，为消费者提供更贴近市场的产品和服务？广东中烟在营销数字化方面进行了积极的探索。项目需求为响应行业市场化改革标准化、一致化，保证相关数据的及时更新和安全管理。构建营销大数据分析平台。结合行业零售户订单下行数据，悉数整合企业内外部数据资源，运用大数据分析模型与方法，进行卷烟市场研究及策略制定支持。实施包括市场销售、手工平台等企业数据，为企业数据管理和大数据应用打下坚实的基础。基于星环TDH极速大数据平台，汇聚TB级别零售户订单数据，建设营销零售户订单下行分析应用，初步构建卓越营销的“感知”分析体系，满足客户多元化、复杂化的需求，支撑广东中烟营销工作从原有的“经验导向”方式向“数据驱动”方式。随着国家烟草专卖局市场化改革的不断深入，以及社会经济环境的变化和控烟局势的日益严峻，为了在逆境中谋求发展，各工业公司都在不断探索科技和品牌的创新之路。广东中烟重视大数据应用的开发，重视挖掘数据的价值，积极探索大数据分析在烟草营销领域的应用之道，尝试将大数据分析应用于烟草营销数据分析、消费者需求洞察等方面，并将数据分析用于指导新产品的设计。项目背景广东中烟工业有限责任公司成立于2003年5月，是

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...

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...

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

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。...

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•...

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。

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":...

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