大语言模型对互联网行业的影响

案例通过对工业行业的真实场景需求洞察，星环科技将技术创新与行业需求形成合力，沉淀工业机理模型，连接数据、融合业务。目前星环科技工业互联网平台已在工业设备管控与预测性维护、工艺流程优化、工业生产安全星环科技基于对工业数智化的产业洞察，技术积淀及工业互联网领域的丰厚经验，针对工业互联网建设痛点，打造工业互联网解决方案，为重要业务场景赋能，助力工业行业提质、降本、增效。工业互联网建设的痛与殇工业不足。缺乏数据安全管控机制与技术平台，工业生产涉及的管理、工艺、经营等企业绝密数据，无法安全流通。工业数据难以统一接入融合、工业应用场景单一、技术积累不足都影响着工业行业进一步发展。星环科技工业互联网平台炼钢企业基于星环科技工业互联网解决方案，通过建模和机器学习，加入炼钢转炉的原料条件，找出吹炼过程中供氧和造渣操作之间佳的协调方式，终提高了出钢终点温度和碳含量的双命中率。工业安全生产基于行业模型的积累和为解决上述问题，星环科技推出工业互联网解决方案，基于自主研发的核心产品，打造工业互联网平台，帮助制造业突破工业数据、应用、技术瓶颈。星环科技工业互联网平台由星环云操作系统、大数据基础平台TDH、边缘

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，工业生产涉及的管理、工艺、经营等企业绝密数据，无法安全流通。工业数据难以统一接入融合、工业应用场景单一、技术积累不足都影响着工业行业进一步发展。星环科技工业互联网平台为解决上述问题，星环科技推出大学实验室通过星环TDH和Sophon产品搭建工业互联网平台，部署在企业生产前线的Sophon边缘计算平台与学校内的大数据与机器学习平台之间数据通过云端实时传输，消除了空间上的隔阂，实现冶金行业设备的工业互联网无疑成为工业行业转型的重要助推器。早在2012年，GE就提出了工业互联网的概念：将工业设备与IT融合，基于数据分析提升生产效率和使用率，也就是人、机器、数据的相互连通。看似简单的概念背后，实际是复杂的内在逻辑和连通环节，这导致许多入局者的工业互联网建设流于表面，工业数据无法得到有效流转与运用，而另一部分观望者，仍以传统的工人经验驱动“齿轮”低效运转。对此，星环科技基于对工业数智化的产业洞察，技术积淀及工业互联网领域的丰厚经验，针对工业互联网建设痛点，打造工业互联网解决方案，为重要业务场景赋能，助力工业行业提质、降本、增效。工业互联网建设的痛与殇工业互联网建设如火如荼，而实际落地

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互联网应用，如个性化推荐系统、精准营销平台、智能客服系统等。这些应用以数据为核心，通过对大数据的分析结果为用户提供更优质的服务。应用领域电子商务精准营销：通过分析用户的浏览历史、购买行为、收藏夹内容等大“互联网+大数据”是一种将互联网的信息技术与大数据技术深度融合的理念，这种融合带来了许多创新的应用和商业模式。互联网的发展：互联网的普及使得信息的传播和共享变得极为便捷，大量的数据在网络上产生和流通。随着互联网应用的不断拓展，如电子商务、社交媒体、在线教育等领域的蓬勃发展，数据的规模和种类呈爆炸式增长。大数据的兴起：大数据技术应运而生，用于处理和分析这些海量、多样、高速变化的数据。大偏好。数据存储与管理分布式存储体系：利用互联网的分布式计算技术，构建大数据存储平台，如分布式文件系统、云存储等。这些存储系统可以处理海量的数据，将数据分散存储在多个节点上，提高数据的可靠性和可访问性。数据治理：在互联网环境下，数据的质量、一致性和安全性尤为重要。通过数据治理框架，对数据进行清洗、分类、标注和权限管理，确保数据的准确性和合规性。数据分析与应用开发基于云计算的分析平台：借助互联网提供的

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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•...

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。...

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...

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"}...

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...