大模型 能实现哪些功能

的普及度和参与度。平台功能拓展大模型可变革传统平台功能竖井架构，横向快速拓展新场景。在传统的数据治理平台中，各功能模块相对独立，难以灵活应对新的业务场景。大模型的引入打破了这种局限，能够快速将新的数据治理场景和需求融入到平台中，实现功能的横向拓展，为企业提供更加全面、灵活的数据治理服务。和解决方案，帮助企业和人员快速应对，破除业务专业壁垒和传递难题。功能串接与极简配置大模型能够串接数据治理中的各种功能和工具，实现极简配置。以往数据治理过程中，需要使用多种不同的工具来完成数据采集、存储、清洗、分析等任务，配置复杂且操作繁琐。大模型可将这些功能和工具进行整合，通过简单的指令或配置，即可实现复杂的数据治理流程，降低操作难度，提高工作效率。交互式操作模式大模型提供交互式操作模式，提高用户使用大模型在数据治理领域的赋能主要体现在以下几个方面：自动化数据标准管理：大模型可基于企业现有标准、改进需求和外部标准，自动制定适合企业的数据标准。例如，某企业有海量数据需标准化，人工制定标准耗时费力且易出错，大模型能快速分析数据特征，生成符合业务需求的标准，经专家审定后发布使用。元数据管理：在元数据采集时，大模型能基于基础技术元数据和业务样例数据，自动填充其他核心元数据信息，如表的中文名、业务口径

对海量金融数据的学习和分析，能够实现对金融市场的精准预测、风险评估以及智能投资决策等功能。金融大模型的核心功能智能客服，提升服务效率在金融服务中，客户咨询与服务需求的响应速度和质量，直接影响着客户体验模型赋能的智能客服能迅速理解客户问题，快速准确地给出答案。精准风控，筑牢安全防线金融风险的有效管理是金融机构稳健运营的基石。金融大模型在风险管理领域展现出强大的实力，通过对海量金融数据的深度分析，能够金融大模型：开启金融领域的智能新时代金融大模型，究竟是什么？在当今数字化的金融时代，金融大模型正逐渐崭露头角，成为金融领域变革的重要力量。简单来说，金融大模型是一种基于人工智能技术的复杂系统，它通过与忠诚度。金融大模型凭借先进的自然语言处理技术，为智能客服带来了质的飞跃。以往，客户咨询金融产品或服务时，常面临人工客服繁忙、等待时间长的问题，且不同客服人员的专业水平和回答口径存在差异。而现在，大精准识别潜在风险点，为金融机构提供及时、准确的风险预警。智能投顾，助力投资决策投资决策是一个复杂的过程，需要综合考虑市场趋势、资产配置、风险偏好等诸多因素。金融大模型能够整合宏观经济数据、行业动态

分析功能是大数据平台的核心。它包括批处理、流处理、机器学习、数据挖掘等多种计算模式。平台需要提供强大的计算能力，能够快速处理海量数据，并支持复杂的分析算法和模型。数据可视化与展示功能将分析结果以图表大数据平台是什么？有哪些功能？如何搭建大数据平台？大数据平台的概念大数据平台是指一个集成了数据采集、存储、处理、分析和可视化等功能的综合性技术架构，用于处理海量、多样、高速产生的数据。随着互联网、物信息和规律，为企业的决策提供数据支持。它不仅能够处理结构化数据，还能处理半结构化和非结构化数据，如图片、视频、日志文件等。大数据平台的主要功能一个完整的大数据平台通常包含以下几个核心功能模块：数据采集与接入功能是大数据平台的基础，它能够从各种数据源实时或批量地收集数据。常见的数据源包括数据库、日志文件、传感器、社交媒体、应用程序接口等。平台需要支持多种数据格式和协议，确保数据的完整性和一致性。数据存储与管理功能负责对采集到的数据进行有效存储和组织。由于大数据具有体量庞大的特点，平台通常采用分布式文件系统和分布式数据库来存储数据。这些存储系统需要具备高扩展性、高可靠性和高吞吐量的特点。数据处理与

大模型推理平台有哪些随着人工智能技术的快速发展，大型预训练模型已成为当前AI领域的重要研究方向和应用基础。这些拥有数十亿甚至数千亿参数的模型在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等多个领域展现出惊人的部署方案通常面向企业客户，提供更高安全性和定制化服务。开源框架则允许开发者在自有基础设施上构建推理系统，灵活性最高但技术门槛也较高。大模型推理平台的核心功能优秀的大模型推理平台通常具备多项关键功能。首先是模型优化能力，包括量化压缩、图优化、内核融合等技术，可显著降低推理延迟和资源消耗。其次是批处理与调度功能，能智能合并多个请求，提高GPU利用率。第三是自动扩展机制，根据负载动态调整计算资源。此外能力。然而，如何有效地部署和运行这些"庞然大物"，使其在实际应用中发挥价值，就需要依赖专门的大模型推理平台。大模型推理平台的基本概念大模型推理平台是指专门为大型人工智能模型提供计算资源、优化推理过程、管理模型服务的软件系统或云服务平台。与训练平台不同，推理平台更注重模型的实时响应能力、资源利用效率和部署便捷性。这类平台通常提供模型加载、请求处理、资源分配、自动扩展等核心功能，使开发者能够专注于应用

具有多方面特点及影响，具体如下：大模型写代码优势提升效率：能快速根据自然语言描述生成代码片段甚至完整的代码文件，比如开发人员只需用自然语言描述想要实现的功能，大大节省编写基础代码结构的时间，让开发人员将，实现无缝的代码生成、代码检查、错误提示等功能，让开发人员在熟悉的开发环境中更便捷地利用大模型的能力。针对特定领域优化：会针对不同的行业领域开发出更具针对性的代码生成能力，贴合这些领域独特的业务逻辑和大模型写代码是利用大规模预训练模型，通过智能代码提示、自动完成、错误检测修复等功能辅助编程，虽能提升效率、助力学习，但存在代码质量、上下文理解等局限，其应用场景广泛且未来发展趋势向好。大模型写代码更多精力聚焦在业务逻辑优化等关键环节上。辅助学习：对于编程初学者来说是很好的学习帮手，他们可以向大模型咨询代码语法、不同编程语言特性以及各类算法的代码实现方式等基础知识，大模型会详细给出相应代码并配以原型开发：在项目初期需要快速搭建起一个可运行的代码原型来验证想法、展示功能时，大模型可凭借其快速生成代码的能力，帮助开发团队快速产出雏形，例如开发一个简单的移动端应用原型，大模型可以生成相应的前端页面

模型在推理时究竟采用了哪些方法呢？本文将介绍几种常见的推理模型。首先需要明确的是，大模型的推理过程可以分为两个层面：一是模型自身的推理能力，二是人们为提高模型推理效果而设计的外部方法。模型自身的推理能大模型推理模型有哪些近年来，人工智能领域取得了突飞猛进的发展，其中大语言模型（LLM）的崛起尤为引人注目。这些模型能够理解和生成人类语言，在问答、写作、编程等多个领域展现出惊人的能力。那么，这些大力主要依赖于其训练数据和架构设计，而外部方法则通过各种技术手段来激发和增强这种能力。在模型自身层面，现代大语言模型普遍采用transformer架构。这种架构通过自注意力机制，能够捕捉输入文本中的长距离提高推理能力，研究人员开发了多种外部方法。其中最具代表性的是思维链推理。这种方法要求模型将推理过程一步步展示出来，而不是直接给出答案。通过展示中间步骤，模型能够更好地组织思路，用户也能更容易发现推理中的不断涌现。总的来说，大模型的推理能力既依赖于其本身的架构设计，也得益于各种外部方法的开发应用。从简单的思维链到复杂的思维树，这些方法正在不断提升大模型解决复杂问题的能力。未来，随着技术的进步，我们有望看到更加强大、更加可靠的AI推理模型出现。

大数据产品功能包括整合与预处理数据（清洗、转换、集成）、存储与管理数据（海量存储、格式优化、生命周期管理）、分析与洞察数据（基础统计、高级分析、深度洞察预测）以及保障数据安全与合规（安全访问控制、加密脱敏、合规管理支持）。以下是大数据产品的多样分类及其核心功能：数据整合与预处理功能数据清洗：大数据产品能够识别并处理数据中的噪声、重复数据、错误数据等。处理缺失值也是重要的一环。产品可以根据数据的，对于像用户年龄、收入等具有不同量纲的数据，通过标准化将其转化为均值为0、标准差为1的分布，或者归一化到[0,1]区间，使得不同特征在模型训练中有相同的权重基础。数据集成：大数据产品可以整合来自多个不同存储与管理功能海量存储支持：采用分布式存储系统，能够存储海量的数据。以互联网搜索引擎公司为例，其每天需要存储和处理数以亿计的网页内容、用户搜索记录等数据。大数据产品的存储系统可以通过将这些数据分布在、用途等信息，并且在用户要求删除个人信息时，能够及时响应并处理。提供数据审计功能，方便企业对数据的操作过程进行审查。例如，企业可以查看哪些用户在什么时间访问了哪些数据，用于内部数据安全管理和合规性检查。

，TDH帮助企业加速数字化转型，更全面、更便捷、更智能、更安全地运用数据，大幅降低综合成本。基于星环大数据基础平台构建核心商业系统，是企业实现一站式数字化转型、加速业务创新的致胜关键。核心优势创新多模型技术星环大数据基础平台-TranswarpDataHubTranswarpDataHub（TDH)是星环科技自主研发的企业级一站式多模型数据管理平台。凭借星环科技创新的技术架构和深厚的产品研发能力，告别数据冗余：使用TDH可以轻松实现GB~PB级多源异构数据的高效存储和统一管理，TDH拥有自主研发的分布式数据管理系统TDDMS，统一管理多个数据模型，避免数据跨库导入导出，减少数据冗余，保障多个业务的变动，按需创建新模型，按需申请计算和存储资源。任务的生命周期结束时，可以释放占用的计算和存储资源，回收到集群资源池中。统一SQL语句，实现各类跨模型复合查询：TDH让用户更快速、更灵活地调用不同数据库中的数据，帮助企业构建强大的数据底座。用户只需简单改变SQL语句，即实现各类复杂跨模型查询，不仅大幅提升效率，更能轻松完成高阶数据分析需求。保障高性能的同时降低系统总拥有成本：TDH简洁高效的

大模型API调用是指通过编程接口（API）与预训练的大型机器学习模型进行交互的过程。这些API允许开发者将大模型集成到自己的应用程序中，以实现各种功能，如文本生成、语言翻译、问答系统等。以下是一般情况下大模型API调用的步骤和相关要点：注册与获取凭证注册账号：选择提供大模型API的平台，如百度智能云千帆大模型平台、阿里云灵积平台等，在其官网完成注册账号的操作。创建应用或项目：登录后，在平台控制台文档熟悉接口规范：仔细阅读平台提供的API文档，了解API的请求方法、请求参数、返回值格式等详细信息。不同的大模型API可能有不同的接口规范和要求。掌握参数含义：明确各个参数的含义和作用，如输入文本、状态码、错误信息等。需要对响应进行解析和判断，提取有用的信息，并根据业务逻辑进行相应的处理。注意事项遵守使用条款和限制：在调用大模型API时，务必遵守平台的使用条款和限制，如调用频率限制、数据使用规定编程语言和开发工具，并安装相应的依赖库或SDK。许多大模型API都提供了多种语言的SDK，方便用户进行调用。构建请求：按照API文档的要求，构建请求数据。一般包括设置请求头，将API密钥添加到请求头中

随着行业和技术领域的变化日新月异，从数据仓库、动态数仓，到数据湖，从新一代湖仓一体技术到可插拔数据库，概念的引入虽然简单，但如何做到更有效，更复杂的数据资产管理就考验着对生产能力和工艺过程的管理能力。星环科技认为数据中台是一种能力、是一种组织上的策略而不仅仅是一种技术架构，它是在信息化基础上建立的可编织和可复用的数据可分析能力，从而支撑企业数字化转型。星环科技的数据中台三中心、六能力、两个体系星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。数据存储、分析探索、业务赋能三中心第一，帮助企业构建存储中心，提升数据的汇聚和整合能力；第二，构建数据分析探索中心，专注于智能分析能力和实时计算能力的提升，推动智能推荐能力和全链路实时监测和保障能力；第三，构建业务赋能中心，提供统一的访问能力实现跨平台联邦，统一的访问层控制，确保数据安全可用，同时搭建统一的服务能力，面向多场景的服务应用支撑。安全和运维、数据和分...

作为一家企业级大数据基础软件开发商，星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。其中，三中心分别是存储中心、分析探索中心、业务赋能中心；六能力包括数据汇聚能力、数据整合能力、智能分析能力、实时计算能力、统一访问能力、统一服务能力；两个体系则是安全和运维保障体系与数据和分析支撑体系。三中心、六能力、两个保障体系都构建在一个云底座之上，满足企业私有化或者混合云多云的部署形态，同时灵活组件式的可插拔式部署形态，能够帮助企业更迅速的起步，按规划分步完善数据中台建设。除了提供基础组件和相应的工具帮助客户快速构建数据中台之外，星环科技还提供咨询实施服务，可以为企业提供量身定制的“数据云基础设施+咨询服务的端到端产品+服务”的综合解决方案。在星环科技的咨询服务产品体系中，包括为企业构建中台的架构规划、应用规划，以及帮助企业实施建设数据底座、数据中台、数据仓库，以及数据治理服务，也包括了数据的分析、业务分析、...

图数据库的应用场景非常广泛，可以应用于各个行业。以下是一些常见的应用场景：金融：在金融领域，图数据库可以帮助银行、保险公司等企业处理复杂的数据结构，支持欺诈检测、交易路由、投资组合分析等操作。社交网络：图数据库可以存储和处理社交网络中的复杂关系图谱和大量用户数据，支持好友推荐、社区发现、个性化内容推荐等操作。物流：在物流领域，图数据库可以帮助企业优化路径规划、物流运输等操作，加速发货、配送时间并提高效率。制造业：图数据库可以支持企业处理复杂的设备关系结构图，进行维修保养、设备性能分析、生产计划优化等操作。能源行业：在能源领域，图数据库可以处理复杂的电网、管道等结构图谱，并支持多种能源趋势分析和紧急事件监测等操作。电商：图数据库可以应用于电商业务中，存储和处理复杂的商品与用户之间的关系，支持个性化推荐、购物车分析、用户行为预测等操作。图数据库可以在各个领域中应用，并且在处理复杂的数据结构和大量的数据时比传统数据库具有更高的性能和效率。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与...

时空数据库时空数据库是一种针对时空数据处理的数据库系统。它以时间和空间为基础，整合了空间信息和时间信息，能够对时空数据进行存储、查询和分析。时空数据库广泛应用于交通运输、城市规划、GIS等领域。分布式时空数据库分布式时空数据库是一种对时空数据进行存储和处理的数据库系统，通过分布式存储和分布式计算等技术，可以实现对大规模时空数据的高效处理和分析。与传统的集中式数据库系统不同，分布式时空数据库将数据存储在多个存储节点上，并将计算任务分配给多个计算节点来完成，从而极大地提高了时空数据的处理能力和可靠性。分布式时空数据库的出现，使得处理大规模时空数据成为了可能，也更好地满足了各个领域对时空数据深度分析的需求。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理，集计算与存储为一体的分布式数据库产品，支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算，具有完备的数据查询、分析和挖掘能力，可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景，广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。

双碳目标下，全国碳排放监测服务平台启动建设力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和，我国明确提出“双碳”目标，充分彰显了在构建人类命运共同体进程中的大国担当。国家电网公司主动担当重要使命，提出“实现双碳目标，能源是主战场，电力是主力军，电网是排头兵”的战略部署，率先行动，发布《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》。“双碳”目标的实现离不开科技支撑。《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》指出，全国碳排放监测服务平台建设的总体目标是以电网数字化赋能和助力国家碳达峰碳中和，实现“电力看双碳”，“双碳看经济”，为国家碳排放统计核算体系建设、宏观调控政策制定、经济社会全面绿色转型发展等工作提供决策支持。平台建设需要解决以下问题：以数字化平台技术解决各省的地市、区县、重点行业碳排放数据维度不全面、核算方法不完善、碳核算体系不统一等方面的问题；强化数据应用，发挥好决策支撑作用，深挖电力大数据价值，开展“电力看环保”“电力看经济”等大数据应用。积极响应号召，星环科技打造碳排放监测服务平台解决方案星环科技作为大数据基础软件领域的代表性企业，有着高度的责任感和使命感，为响应“全国碳排放监测服务平...

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，具备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，多年来深耕电力领域，覆盖电力产业“发-输-变-配-用”五大环节，为推动电力行业数字化转型做出了重要贡献。在国网上海电力智能配用电大数据应用系统建设项目中，基于星环科技大数据基础平台TDH构建的智能配用电大数据应用系统汇集了浦东1210平方千米的236万户的用电数据，高负荷738万千瓦，年用电量329亿度，占上海全网四分之一。集成的内外部数据源有10个，整个数据量到现在已经接近8个T了，台账的数据总量有29.14万条。在多元数据集成及大数据平台基础之上，应用系统实现了用电查询，电力地图等基础功能及用户用电行为分析，节电用电预测网架优化和错峰调度等业务应用。基于多源异构数据的关联解析，和海量用电负荷实际数据存储、索引，实现了用电查询的基础应用，包括230万用户，26000个台区，4000余中压馈线的基本台账及用电数据的快速查询，并可以进行用户用电画像、地图定位、供电范围等数据的查询，服务响应时间在三秒以内。此前，星环科技还曾凭借《星环科技电力智慧供应链智能决策平台建设方...

星环科技作为一家企业级大数据基础软件开发商，在图计算领域深耕多年，有着深厚的技术积淀和丰富的实践经验。星环科技自主研发的分布式图数据库StellarDB，兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。StellarDB克服了海量关联图数据存储的难题，通过集群化存储和丰富算法，实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询，目前已经用于金融、政府、交通等众多行业，用于反洗钱、风险控制、营销等多种场景。同时StellarDB还获得了多项行业权威认可：入选信通院2022大数据十大关键词“图计算平台”代表厂商；通过了中国信通院图数据库和图计算平台基础能力两项专项测评；入选著名咨询机构Gartner《中国数据库市场指南》、《工具：中国数据库管理系统供应商甄选》报告等，彰显了其产品技术领先性。如今，5G、物联网、AI等技术的发展应用让数据呈指数倍增长，为图数据库发展提供了更广阔的应用空间。顺势而为，乘势而上...

在国产数据库产品方面，星环科技坚持自主研发与技术创新，打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB和分布式交易型数据库KunDB，以及分布式图数据库StellarDB等产品。KunDB具备较强的SQL兼容性，同时具备高可用、高并发、在线扩缩容、数据强一致性等能力，适用于操作型业务、高并发业务等场景。ArgoDB具备完整的SQL兼容性，同时具备高扩展、高可靠、多模型、存算解耦等能力，一站式满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、OLAP、联邦计算等场景。通过不断的打磨和对业务场景不断的落地实践，ArgoDB和KunDB已成为具有完全自主知识产权的成熟的国产数据库，能够为更多的客户提供高性能、高可靠、成熟的数据库产品服务，帮助用户应对智能数据时代海量数据的分析与探索。分布式图数据库StellarDB兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。星环科技StellarDB在金融、政府和社交网络等领域...

近年来，企业数据安全问题的重要性被提上了前所未有的高度。星环科技提供了从云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据安全能力。覆盖数据生命周期的各个阶段，涉及数据的收集、存储、使用、加工以及开放流通。全方位保障企业的数据安全，支撑业务合法合规的开展。星环科技凭借全面的数据安全能力助力某支付机构构建安全防线的落地实践。该支付机构拥有大量数据资产，目前机构面临着较大的挑战，需要加强数据安全管理，为此，机构决定与星环科技合作，利用星环科技的技术来提升数据安全管理能力，共同打造一个基于隐私计算的数据服务平台DaaS。根据客户需求，星环科技在基础设施层提供了基于容器的云原生操作系统TCOS，可以为用户提供独立的数据与计算环境，减少数据对外暴露的风险。在数据平台层，星环科技大数据基础平台TDH新版本增强了安全技术，支持行列级权限控制、动态脱敏等。在数据资产层，星环科技借助两款新产品：数据安全管理平台Defensor帮助企业构建整个数据安全管理域及数据流通平台Navier：包含隐私计算平台SophonP²C和数据交易门户datamall，提供包括联邦学习和差分隐私等技术能力。该支付机构的数据管理平...

为解决AI落地难的问题，星环科技从用户需求端出发，研发了一款基于云原生架构的企业级AI能力运营平台SophonMLOps，助推AI模型落地。SophonMLOps是基于云原生架构构建的企业级AI能力运营平台，聚焦于机器学习模型全生命周期中的模型管理、模型部署、模型监控预警、模型评估和模型迭代等关键环节。通过统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估、统一解释，赋予企业客户易用、高效且安全可靠的AI能力运营服务，协助客户规模化管理日益增长的机器学习模型，提升模型使用效率，降低模型集成管理成本，控制模型生产环境风险。SophonMLOps针对企业AI运营的痛点，围绕企业AI模型接入、运营管理、持续训练的全生命周期，分别提供规模化集成管理、高效模型推理、模型监控预警、模型性能评估、隐私安全保障等功能，为企业的AI日常运营插上翅膀。SophonMLOps打通了AI的全生命周期，为企业的各类用户角色搭建了统一的AI协作平台。对于企业而言，MLOps规模化集成管理了多源异构的机器学习模型，并提供高效且保障隐私安全的模型推理、监控预警及性能评估服务；对用户而言，能感受到操作上的快捷，AI应用与...