金融大模型 上市公司

大部分，包括“2023年度具投资价值企业”、“2023年度受投资者关注上市公司”、“2023年度创新企业”。投资家研究院本着客观公正的态度，从成长、创新、融资、专利、活跃、影响力等维度，结合投资家网近日，投资家网旗下投资家研究院“投资家网·2023中国价值企业榜”评选结果重磅发布，星环科技荣登“2023年度受投资者关注上市公司TOP50”榜单。本次“投资家网·2023中国价值企业榜”共分为三WFin数据库，历时数月终评选出符合上述条件的创新企业，共同组建“投资家网·2023中国价值企业榜”。星环科技此次荣登“2023年度受投资者关注上市公司TOP50”榜单，充分彰显了行业对星环科技的认可和关注。此前星环科技还曾荣获北京基金业协会“未来可持续投资2023年优秀案例”。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务。星环科技自成立之初就坚持自主研发与技术创新，已形成大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵。通过为企业搭建数字化转型的数字底座，星环科技助力政府、金融、能源、交通、制造业等众多行业成功实现了数字化转型，为推动数字经济发展持续贡献力量。

股榜和龙虎榜一目了然。无涯·问数基于底层的无涯NL2SQL大模型，支持用户使用自然语言对无人驾驶概念股总市值top10、ROE排名前10的股票、去年上市的公司在一级行业的分布数量情况等问题进行快速的想知道无人驾驶概念股总市值top10？ROE排名前10的股票？去年上市的公司在一级行业的分布数量情况？星环科技的无涯·问数给你答案！无涯·问数提供投资者证券市场看板，核心指数、热门板块、热门概念、热

针对具体某一家公司，无涯·问知最新上线了首席财金观助手，可以帮助投资者从不同的颗粒度去分析一家公司。首席财金观支持输入股票代码、证券简称或A股公司名，以简洁的行情信息、财务信息和资讯板块，帮助用户一分钟速览一家上市公司。

针对具体某一家公司，无涯·问知最新上线了首席财金观助手，可以帮助投资者从不同的颗粒度去分析一家公司。首席财金观支持输入股票代码、证券简称或A股公司名，以简洁的行情信息、财务信息和资讯板块，帮助用户一分钟速览一家上市公司。

投资决策领域，金融大模型展现出了强大的实力。它能够快速处理海量的金融数据，这些数据来源广泛，包括全球各大金融市场的实时交易数据、上市公司的财务报表、宏观经济数据、行业研究报告以及社交媒体上的市场情绪数据金融大模型：开启金融行业的智能化变革什么是金融大模型金融大模型，简单来说，是基于深度学习技术，专门为金融领域打造的大型人工智能模型。它通过对海量金融数据的学习，能够理解金融领域的各种概念、关系和规律，从而实现诸如风险评估、投资决策、客户服务等多种金融业务的智能化处理。从技术原理上看，金融大模型与其他深度学习模型一样，基于神经网络架构。它包含大量的神经元和层级，这些层级之间通过复杂的权重连接。在训练过程中，模型会不断调整这些权重，以最小化预测结果与真实数据之间的误差。与通用大模型不同，金融大模型在数据和算法上都具有高度的专业性。核心技术与应用场景（一）核心技术金融大模型的核心技术涵盖多个关键领域，其中深度学习是其基石。深度学习通过构建具有多个层次的神经网络，让计算机能够自动从大量数据中学习特征和模式。在金融大模型中，神经网络的结构复杂且精细，包含输入层、隐藏层和输出层。输入层接收各种金融

投资决策领域，金融大模型展现出了强大的实力。它能够快速处理海量的金融数据，这些数据来源广泛，包括全球各大金融市场的实时交易数据、上市公司的财务报表、宏观经济数据、行业研究报告以及社交媒体上的市场情绪数据金融大模型：开启金融行业的智能化变革什么是金融大模型金融大模型，简单来说，是基于深度学习技术，专门为金融领域打造的大型人工智能模型。它通过对海量金融数据的学习，能够理解金融领域的各种概念、关系和规律，从而实现诸如风险评估、投资决策、客户服务等多种金融业务的智能化处理。从技术原理上看，金融大模型与其他深度学习模型一样，基于神经网络架构。它包含大量的神经元和层级，这些层级之间通过复杂的权重连接。在训练过程中，模型会不断调整这些权重，以最小化预测结果与真实数据之间的误差。与通用大模型不同，金融大模型在数据和算法上都具有高度的专业性。核心技术与应用场景（一）核心技术金融大模型的核心技术涵盖多个关键领域，其中深度学习是其基石。深度学习通过构建具有多个层次的神经网络，让计算机能够自动从大量数据中学习特征和模式。在金融大模型中，神经网络的结构复杂且精细，包含输入层、隐藏层和输出层。输入层接收各种金融

投资决策领域，金融大模型展现出了强大的实力。它能够快速处理海量的金融数据，这些数据来源广泛，包括全球各大金融市场的实时交易数据、上市公司的财务报表、宏观经济数据、行业研究报告以及社交媒体上的市场情绪数据金融大模型：开启金融行业的智能化变革什么是金融大模型金融大模型，简单来说，是基于深度学习技术，专门为金融领域打造的大型人工智能模型。它通过对海量金融数据的学习，能够理解金融领域的各种概念、关系和规律，从而实现诸如风险评估、投资决策、客户服务等多种金融业务的智能化处理。从技术原理上看，金融大模型与其他深度学习模型一样，基于神经网络架构。它包含大量的神经元和层级，这些层级之间通过复杂的权重连接。在训练过程中，模型会不断调整这些权重，以最小化预测结果与真实数据之间的误差。与通用大模型不同，金融大模型在数据和算法上都具有高度的专业性。核心技术与应用场景（一）核心技术金融大模型的核心技术涵盖多个关键领域，其中深度学习是其基石。深度学习通过构建具有多个层次的神经网络，让计算机能够自动从大量数据中学习特征和模式。在金融大模型中，神经网络的结构复杂且精细，包含输入层、隐藏层和输出层。输入层接收各种金融

投资决策领域，金融大模型展现出了强大的实力。它能够快速处理海量的金融数据，这些数据来源广泛，包括全球各大金融市场的实时交易数据、上市公司的财务报表、宏观经济数据、行业研究报告以及社交媒体上的市场情绪数据金融大模型：开启金融行业的智能化变革什么是金融大模型金融大模型，简单来说，是基于深度学习技术，专门为金融领域打造的大型人工智能模型。它通过对海量金融数据的学习，能够理解金融领域的各种概念、关系和规律，从而实现诸如风险评估、投资决策、客户服务等多种金融业务的智能化处理。从技术原理上看，金融大模型与其他深度学习模型一样，基于神经网络架构。它包含大量的神经元和层级，这些层级之间通过复杂的权重连接。在训练过程中，模型会不断调整这些权重，以最小化预测结果与真实数据之间的误差。与通用大模型不同，金融大模型在数据和算法上都具有高度的专业性。核心技术与应用场景（一）核心技术金融大模型的核心技术涵盖多个关键领域，其中深度学习是其基石。深度学习通过构建具有多个层次的神经网络，让计算机能够自动从大量数据中学习特征和模式。在金融大模型中，神经网络的结构复杂且精细，包含输入层、隐藏层和输出层。输入层接收各种金融

投资决策领域，金融大模型展现出了强大的实力。它能够快速处理海量的金融数据，这些数据来源广泛，包括全球各大金融市场的实时交易数据、上市公司的财务报表、宏观经济数据、行业研究报告以及社交媒体上的市场情绪数据金融大模型：开启金融行业的智能化变革什么是金融大模型金融大模型，简单来说，是基于深度学习技术，专门为金融领域打造的大型人工智能模型。它通过对海量金融数据的学习，能够理解金融领域的各种概念、关系和规律，从而实现诸如风险评估、投资决策、客户服务等多种金融业务的智能化处理。从技术原理上看，金融大模型与其他深度学习模型一样，基于神经网络架构。它包含大量的神经元和层级，这些层级之间通过复杂的权重连接。在训练过程中，模型会不断调整这些权重，以最小化预测结果与真实数据之间的误差。与通用大模型不同，金融大模型在数据和算法上都具有高度的专业性。核心技术与应用场景（一）核心技术金融大模型的核心技术涵盖多个关键领域，其中深度学习是其基石。深度学习通过构建具有多个层次的神经网络，让计算机能够自动从大量数据中学习特征和模式。在金融大模型中，神经网络的结构复杂且精细，包含输入层、隐藏层和输出层。输入层接收各种金融

投资决策领域，金融大模型展现出了强大的实力。它能够快速处理海量的金融数据，这些数据来源广泛，包括全球各大金融市场的实时交易数据、上市公司的财务报表、宏观经济数据、行业研究报告以及社交媒体上的市场情绪数据金融大模型：开启金融行业的智能化变革什么是金融大模型金融大模型，简单来说，是基于深度学习技术，专门为金融领域打造的大型人工智能模型。它通过对海量金融数据的学习，能够理解金融领域的各种概念、关系和规律，从而实现诸如风险评估、投资决策、客户服务等多种金融业务的智能化处理。从技术原理上看，金融大模型与其他深度学习模型一样，基于神经网络架构。它包含大量的神经元和层级，这些层级之间通过复杂的权重连接。在训练过程中，模型会不断调整这些权重，以最小化预测结果与真实数据之间的误差。与通用大模型不同，金融大模型在数据和算法上都具有高度的专业性。核心技术与应用场景（一）核心技术金融大模型的核心技术涵盖多个关键领域，其中深度学习是其基石。深度学习通过构建具有多个层次的神经网络，让计算机能够自动从大量数据中学习特征和模式。在金融大模型中，神经网络的结构复杂且精细，包含输入层、隐藏层和输出层。输入层接收各种金融

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：

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...

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•...

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。...

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...

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。

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

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

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"}...