知识图谱技术 产业链

着知识图谱的质量和实现。金融机构可以利用图数据库技术构建知识图谱，将客户、账户、交易、风险、合规等相关信息进行整合形成一个图谱，可以更好地实现对客户360度全景视图，更快地识别客户需求、风险和潜在机会。应用案例：为了满足企业级应用，某证券基于星环科技分布式图数据库StellarDB和知识图谱平台SophonKG，打造了企业级知识图谱平台。其中，知识图谱平台的图存储技术为自研KV存储，存储设计按照属性知识图谱作为图数据库的底层应用，已服务于多种行业，可以开展智能问答、搜索、个性化推荐等应用，广受关注的ChatGPT就属于知识图谱的应用。在知识图谱的应用落地上，NLP自然语言处理引擎、算法库影响图模型设计，满足TB级存储需求。2023年5月，该证券公司完成知识图谱平台的扩容，并基于StellarDB5.0进行架构升级。基于知识图谱平台，该证券公司构建了同一客户集团画像、科创板关联发现、风险事件报告、全球企业关联图谱、产业链图谱、投研图谱、反洗钱与稽核图谱、元数据图谱等十余个应用。例如元数据图谱，多跳(8+)的数据血缘某社区版查询不出结果，基于星环StellarDB的多跳计算能力和改进的

什么是知识图谱技术？知识图谱技术是指知识图谱建立和应用的技术，是融合认知计算、知识表示与推理、信息检索与抽取、自然语言处理与语义Web、数据挖掘与机器学习等方向的交叉研究。知识图谱技术以结构化的形式描述客观世界中概念、实体及其关系，将互联网的信息表达成更接近人类认知世界的形式，提供了一种更好地组织、管理和理解互联网海量信息的能力。知识图谱技术的应用场景知识图谱技术的应用场景非常广泛，包括但不科技Sophon已经在金融等多个行业成功落地，在反洗钱、反欺诈、疫情防控、公共安全、企业级营销、保险知识智能问答等场景有着广泛的应用。同时星环科技在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中，也获得了多项《知识图谱架构》、中国电子技术标准化研究院出版的《知识图谱标准化白皮书》、《知识图谱选型与实施指南》，不断为行业规范发展建言献策。限于以下领域：搜索引擎：知识图谱可以帮助搜索引擎更好地理解用户查询的意图，提供更精确、全面的搜索结果。通过将查询关联到知识图谱中的实体和属性，搜索引擎可以给出更准确的答案和相关信息。问答系统：问答系统可以

着知识图谱的质量和实现。金融机构可以利用图数据库技术构建知识图谱，将客户、账户、交易、风险、合规等相关信息进行整合形成一个图谱，可以更好地实现对客户360度全景视图，更快地识别客户需求、风险和潜在机会。应用案例：为了满足企业级应用，某证券基于星环科技分布式图数据库StellarDB和知识图谱平台SophonKG，打造了企业级知识图谱平台。其中，知识图谱平台的图存储技术为自研KV存储，存储设计按照属性知识图谱作为图数据库的底层应用，已服务于多种行业，可以开展智能问答、搜索、个性化推荐等应用，广受关注的ChatGPT就属于知识图谱的应用。在知识图谱的应用落地上，NLP自然语言处理引擎、算法库影响图模型设计，满足TB级存储需求。2023年5月，该证券公司完成知识图谱平台的扩容，并基于StellarDB5.0进行架构升级。基于知识图谱平台，该证券公司构建了同一客户集团画像、科创板关联发现、风险事件报告、全球企业关联图谱、产业链图谱、投研图谱、反洗钱与稽核图谱、元数据图谱等十余个应用。例如元数据图谱，多跳(8+)的数据血缘某社区版查询不出结果，基于星环StellarDB的多跳计算能力和改进的

了《知识图谱互联互通白皮书》MPC技术相关章节等的编写工作，贡献智慧力量。《知识图谱互联互通白皮书》由中国电子技术标准化研究院依托知识图谱产业推进方阵、全国信标委人工智能分委会知识图谱工作组联合企事业单位、高校和研究院所共同编制。白皮书从技术、产业、政策等层面的核心需求出发，详细分析了知识图谱互联互通的内涵与外延、任务与约束、典型应用场景和实践案例，并明确了开展和实施过程中面临的难点与挑战。此后，进一步提出了知识图谱互联互通的统一架构、面向知识图谱互联互通的知识表示框架、本体模型注册流程、知识融合与计算流程，并从技术发展、政策支持、标准化需求、产业推广措施等方面给出了展望与建议。知识图谱作为近日，为促进知识图谱系统间的互联互通，推进知识要素的规范、有序和可靠流动，《知识图谱互联互通白皮书》（2023年版）于第三届知识图谱产业发展论坛暨知识图谱与大模型融合研讨会正式发布。星环科技积极参与机器认知智能实现的基础之一，是人工智能的重要组成部分。星环科技在知识图谱领域深耕多年，有着深厚的技术沉淀和积累，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、存储

了《知识图谱互联互通白皮书》MPC技术相关章节等的编写工作，贡献智慧力量。《知识图谱互联互通白皮书》由中国电子技术标准化研究院依托知识图谱产业推进方阵、全国信标委人工智能分委会知识图谱工作组联合企事业单位、高校和研究院所共同编制。白皮书从技术、产业、政策等层面的核心需求出发，详细分析了知识图谱互联互通的内涵与外延、任务与约束、典型应用场景和实践案例，并明确了开展和实施过程中面临的难点与挑战。此后，进一步提出了知识图谱互联互通的统一架构、面向知识图谱互联互通的知识表示框架、本体模型注册流程、知识融合与计算流程，并从技术发展、政策支持、标准化需求、产业推广措施等方面给出了展望与建议。星环科技在知识图谱近日，为促进知识图谱系统间的互联互通，推进知识要素的规范、有序和可靠流动，《知识图谱互联互通白皮书》(2023年版)于第三届知识图谱产业发展论坛暨知识图谱与大模型融合研讨会正式发布。星环科技积极参与领域深耕多年，有着深厚的技术沉淀和积累，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、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。

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了《知识图谱互联互通白皮书》MPC技术相关章节等的编写工作，贡献智慧力量。《知识图谱互联互通白皮书》由中国电子技术标准化研究院依托知识图谱产业推进方阵、全国信标委人工智能分委会知识图谱工作组联合企事业单位、高校和研究院所共同编制。白皮书从技术、产业、政策等层面的核心需求出发，详细分析了知识图谱互联互通的内涵与外延、任务与约束、典型应用场景和实践案例，并明确了开展和实施过程中面临的难点与挑战。此后，进一步提出了知识图谱互联互通的统一架构、面向知识图谱互联互通的知识表示框架、本体模型注册流程、知识融合与计算流程，并从技术发展、政策支持、标准化需求、产业推广措施等方面给出了展望与建议。星环科技在知识图谱近日，为促进知识图谱系统间的互联互通，推进知识要素的规范、有序和可靠流动，《知识图谱互联互通白皮书》(2023年版)于第三届知识图谱产业发展论坛暨知识图谱与大模型融合研讨会正式发布。星环科技积极参与领域深耕多年，有着深厚的技术沉淀和积累，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、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。

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。

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"}...

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...

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...

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。...