汽车数据中台

汽车行业数据中台应用场景：汽车销售和市场研究：借助汽车行业数据中台，可以收集和分析市场销售数据、用户行为数据、竞争对手数据等，为汽车企业提供全面的市场洞察和决策支持，帮助企业制定销售策略、市场定位和产品发布计划。汽车生产和供应链管理：通过汽车行业数据中台，可以实时监控生产过程中的各项指标、车辆质量数据、供应商数据等，及时发现和解决问题，提高生产效率和产品质量，优化供应链管理，降低成本。汽车售后服务和客户关系管理：利用汽车行业数据中台，可以跟踪和分析车辆售后服务数据、客户反馈数据、保养记录等，为汽车厂商和售后服务提供商提供客户满意度评估、定制个性化服务、预测和预防故障等功能，提升客户忠诚度和体验。汽车智能驾驶和车联网：汽车行业数据中台可以整合并分析车辆传感器数据、地理位置数据、交通拥堵数据等，帮助汽车制造商和科技公司优化智能驾驶算法、增强车辆安全性能、构建车联网生态系统，推进自动驾驶和智能交通系统的发展。汽车保险和风险管理：通过汽车行业数据中台，可以收集分析车辆行驶数据、驾驶行为数据、事故记录等，为保险公司提供定价、风险评估和理赔服务，降低保险风险，提高理赔效率。汽车金融和车辆融资租赁

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潜在的技术创新点。例如，结合材料科学领域的新知识和汽车制造工艺的需求，探索新型材料在汽车零部件中的应用，推动汽车技术的不断创新。二、知识系统架构设计（一）基础设施层这是知识系统的底层支撑，包括服务器特点进行合理存储。例如，将结构化的设计参数存储在关系型数据库中，便于进行复杂的查询和统计分析；将非结构化的专利文献存储在文档型数据库中，方便进行全文检索。（三）知识处理层这一层是知识系统的核心，主要负责知识的抽取、分类、标注、关联等处理工作。通过自然语言处理技术、机器学习算法等，从原始数据中提取有价值的知识，并将其转化为计算机可理解的形式。例如，利用自然语言处理技术对专利文献进行语义分析，提取，在进行汽车零部件设计时，系统根据设计需求自动推荐相关的设计案例、技术标准和成功经验，帮助工程师做出更优的设计决策。三、知识获取与整理（一）内部知识收集从企业内部的各个项目中收集研发过程中产生的各类知识汽车研发知识系统搭建：驱动汽车创新的智慧引擎在汽车行业快速发展的当下，汽车研发面临着越来越多的挑战和机遇。为了提升研发效率、促进技术创新以及保证产品质量，搭建一个完善的汽车研发知识系统显得尤为重要

潜在的技术创新点。例如，结合材料科学领域的新知识和汽车制造工艺的需求，探索新型材料在汽车零部件中的应用，推动汽车技术的不断创新。二、知识系统架构设计（一）基础设施层这是知识系统的底层支撑，包括服务器特点进行合理存储。例如，将结构化的设计参数存储在关系型数据库中，便于进行复杂的查询和统计分析；将非结构化的专利文献存储在文档型数据库中，方便进行全文检索。（三）知识处理层这一层是知识系统的核心，主要负责知识的抽取、分类、标注、关联等处理工作。通过自然语言处理技术、机器学习算法等，从原始数据中提取有价值的知识，并将其转化为计算机可理解的形式。例如，利用自然语言处理技术对专利文献进行语义分析，提取，在进行汽车零部件设计时，系统根据设计需求自动推荐相关的设计案例、技术标准和成功经验，帮助工程师做出更优的设计决策。三、知识获取与整理（一）内部知识收集从企业内部的各个项目中收集研发过程中产生的各类知识汽车研发知识系统搭建：驱动汽车创新的智慧引擎在汽车行业快速发展的当下，汽车研发面临着越来越多的挑战和机遇。为了提升研发效率、促进技术创新以及保证产品质量，搭建一个完善的汽车研发知识系统显得尤为重要

潜在的技术创新点。例如，结合材料科学领域的新知识和汽车制造工艺的需求，探索新型材料在汽车零部件中的应用，推动汽车技术的不断创新。二、知识系统架构设计（一）基础设施层这是知识系统的底层支撑，包括服务器特点进行合理存储。例如，将结构化的设计参数存储在关系型数据库中，便于进行复杂的查询和统计分析；将非结构化的专利文献存储在文档型数据库中，方便进行全文检索。（三）知识处理层这一层是知识系统的核心，主要负责知识的抽取、分类、标注、关联等处理工作。通过自然语言处理技术、机器学习算法等，从原始数据中提取有价值的知识，并将其转化为计算机可理解的形式。例如，利用自然语言处理技术对专利文献进行语义分析，提取，在进行汽车零部件设计时，系统根据设计需求自动推荐相关的设计案例、技术标准和成功经验，帮助工程师做出更优的设计决策。三、知识获取与整理（一）内部知识收集从企业内部的各个项目中收集研发过程中产生的各类知识汽车研发知识系统搭建：驱动汽车创新的智慧引擎在汽车行业快速发展的当下，汽车研发面临着越来越多的挑战和机遇。为了提升研发效率、促进技术创新以及保证产品质量，搭建一个完善的汽车研发知识系统显得尤为重要

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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":...

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：

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。

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•...

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"}...

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

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...