大语言模型的行业应用发展情况

和领域的特点，开发出更具针对性和专业性的行业大模型，如金融大模型、医疗大模型等，以更好地满足特定领域的需求。新应用场景涌现：随着技术的发展，大模型还催生了一些新的应用场景，如兼具情商与智商的大模型将AI大模型的发展是一个多维度、跨领域的过程，涉及技术进步、应用场景拓展、算力提升等多个方面。技术发展训练数据重视：早期训练数据未受足够重视，如今其重要性愈发凸显。数据不仅要有量的增长，更需保证质量和涌现，为研究人员和开发者提供了更多的选择和机会，也促进了大模型技术的普及和创新。企业级市场崛起：大模型在企业级市场的应用逐渐深入，企业对大模型的需求不断增加，推动了大模型向深度化、产业化、垂直化方向发展，未来企业级市场将成为大模型的重要增长点。小模型涌现：为了满足在更多终端设备上运行的需求，小规格但性能较强的大语言模型开始涌现，这些小模型可以在手机等终端设备上直接运行，为用户提供更加便捷的AI服务，也拓展了大模型的应用范围。性能，但会带来高计算成本，如何平衡两者为架构研究提供了创新空间。上下文长度增长：大模型的上下文长度快速增长，从最初的4k发展到如今的32k，2024年3月出现了支持1m或更长上下文的模型，超长上下文解锁

和领域的特点，开发出更具针对性和专业性的行业大模型，如金融大模型、医疗大模型等，以更好地满足特定领域的需求。新应用场景涌现：随着技术的发展，大模型还催生了一些新的应用场景，如兼具情商与智商的大模型将AI大模型的发展是一个多维度、跨领域的过程，涉及技术进步、应用场景拓展、算力提升等多个方面。技术发展训练数据重视：早期训练数据未受足够重视，如今其重要性愈发凸显。数据不仅要有量的增长，更需保证质量和涌现，为研究人员和开发者提供了更多的选择和机会，也促进了大模型技术的普及和创新。企业级市场崛起：大模型在企业级市场的应用逐渐深入，企业对大模型的需求不断增加，推动了大模型向深度化、产业化、垂直化方向发展，未来企业级市场将成为大模型的重要增长点。小模型涌现：为了满足在更多终端设备上运行的需求，小规格但性能较强的大语言模型开始涌现，这些小模型可以在手机等终端设备上直接运行，为用户提供更加便捷的AI服务，也拓展了大模型的应用范围。性能，但会带来高计算成本，如何平衡两者为架构研究提供了创新空间。上下文长度增长：大模型的上下文长度快速增长，从最初的4k发展到如今的32k，2024年3月出现了支持1m或更长上下文的模型，超长上下文解锁

和领域的特点，开发出更具针对性和专业性的行业大模型，如金融大模型、医疗大模型等，以更好地满足特定领域的需求。新应用场景涌现：随着技术的发展，大模型还催生了一些新的应用场景，如兼具情商与智商的大模型将AI大模型的发展是一个多维度、跨领域的过程，涉及技术进步、应用场景拓展、算力提升等多个方面。技术发展训练数据重视：早期训练数据未受足够重视，如今其重要性愈发凸显。数据不仅要有量的增长，更需保证质量和涌现，为研究人员和开发者提供了更多的选择和机会，也促进了大模型技术的普及和创新。企业级市场崛起：大模型在企业级市场的应用逐渐深入，企业对大模型的需求不断增加，推动了大模型向深度化、产业化、垂直化方向发展，未来企业级市场将成为大模型的重要增长点。小模型涌现：为了满足在更多终端设备上运行的需求，小规格但性能较强的大语言模型开始涌现，这些小模型可以在手机等终端设备上直接运行，为用户提供更加便捷的AI服务，也拓展了大模型的应用范围。性能，但会带来高计算成本，如何平衡两者为架构研究提供了创新空间。上下文长度增长：大模型的上下文长度快速增长，从最初的4k发展到如今的32k，2024年3月出现了支持1m或更长上下文的模型，超长上下文解锁

和领域的特点，开发出更具针对性和专业性的行业大模型，如金融大模型、医疗大模型等，以更好地满足特定领域的需求。新应用场景涌现：随着技术的发展，大模型还催生了一些新的应用场景，如兼具情商与智商的大模型将AI大模型的发展是一个多维度、跨领域的过程，涉及技术进步、应用场景拓展、算力提升等多个方面。技术发展训练数据重视：早期训练数据未受足够重视，如今其重要性愈发凸显。数据不仅要有量的增长，更需保证质量和涌现，为研究人员和开发者提供了更多的选择和机会，也促进了大模型技术的普及和创新。企业级市场崛起：大模型在企业级市场的应用逐渐深入，企业对大模型的需求不断增加，推动了大模型向深度化、产业化、垂直化方向发展，未来企业级市场将成为大模型的重要增长点。小模型涌现：为了满足在更多终端设备上运行的需求，小规格但性能较强的大语言模型开始涌现，这些小模型可以在手机等终端设备上直接运行，为用户提供更加便捷的AI服务，也拓展了大模型的应用范围。性能，但会带来高计算成本，如何平衡两者为架构研究提供了创新空间。上下文长度增长：大模型的上下文长度快速增长，从最初的4k发展到如今的32k，2024年3月出现了支持1m或更长上下文的模型，超长上下文解锁

和领域的特点，开发出更具针对性和专业性的行业大模型，如金融大模型、医疗大模型等，以更好地满足特定领域的需求。新应用场景涌现：随着技术的发展，大模型还催生了一些新的应用场景，如兼具情商与智商的大模型将AI大模型的发展是一个多维度、跨领域的过程，涉及技术进步、应用场景拓展、算力提升等多个方面。技术发展训练数据重视：早期训练数据未受足够重视，如今其重要性愈发凸显。数据不仅要有量的增长，更需保证质量和涌现，为研究人员和开发者提供了更多的选择和机会，也促进了大模型技术的普及和创新。企业级市场崛起：大模型在企业级市场的应用逐渐深入，企业对大模型的需求不断增加，推动了大模型向深度化、产业化、垂直化方向发展，未来企业级市场将成为大模型的重要增长点。小模型涌现：为了满足在更多终端设备上运行的需求，小规格但性能较强的大语言模型开始涌现，这些小模型可以在手机等终端设备上直接运行，为用户提供更加便捷的AI服务，也拓展了大模型的应用范围。性能，但会带来高计算成本，如何平衡两者为架构研究提供了创新空间。上下文长度增长：大模型的上下文长度快速增长，从最初的4k发展到如今的32k，2024年3月出现了支持1m或更长上下文的模型，超长上下文解锁

和领域的特点，开发出更具针对性和专业性的行业大模型，如金融大模型、医疗大模型等，以更好地满足特定领域的需求。新应用场景涌现：随着技术的发展，大模型还催生了一些新的应用场景，如兼具情商与智商的大模型将AI大模型的发展是一个多维度、跨领域的过程，涉及技术进步、应用场景拓展、算力提升等多个方面。技术发展训练数据重视：早期训练数据未受足够重视，如今其重要性愈发凸显。数据不仅要有量的增长，更需保证质量和涌现，为研究人员和开发者提供了更多的选择和机会，也促进了大模型技术的普及和创新。企业级市场崛起：大模型在企业级市场的应用逐渐深入，企业对大模型的需求不断增加，推动了大模型向深度化、产业化、垂直化方向发展，未来企业级市场将成为大模型的重要增长点。小模型涌现：为了满足在更多终端设备上运行的需求，小规格但性能较强的大语言模型开始涌现，这些小模型可以在手机等终端设备上直接运行，为用户提供更加便捷的AI服务，也拓展了大模型的应用范围。性能，但会带来高计算成本，如何平衡两者为架构研究提供了创新空间。上下文长度增长：大模型的上下文长度快速增长，从最初的4k发展到如今的32k，2024年3月出现了支持1m或更长上下文的模型，超长上下文解锁

和领域的特点，开发出更具针对性和专业性的行业大模型，如金融大模型、医疗大模型等，以更好地满足特定领域的需求。新应用场景涌现：随着技术的发展，大模型还催生了一些新的应用场景，如兼具情商与智商的大模型将AI大模型的发展是一个多维度、跨领域的过程，涉及技术进步、应用场景拓展、算力提升等多个方面。技术发展训练数据重视：早期训练数据未受足够重视，如今其重要性愈发凸显。数据不仅要有量的增长，更需保证质量和涌现，为研究人员和开发者提供了更多的选择和机会，也促进了大模型技术的普及和创新。企业级市场崛起：大模型在企业级市场的应用逐渐深入，企业对大模型的需求不断增加，推动了大模型向深度化、产业化、垂直化方向发展，未来企业级市场将成为大模型的重要增长点。小模型涌现：为了满足在更多终端设备上运行的需求，小规格但性能较强的大语言模型开始涌现，这些小模型可以在手机等终端设备上直接运行，为用户提供更加便捷的AI服务，也拓展了大模型的应用范围。性能，但会带来高计算成本，如何平衡两者为架构研究提供了创新空间。上下文长度增长：大模型的上下文长度快速增长，从最初的4k发展到如今的32k，2024年3月出现了支持1m或更长上下文的模型，超长上下文解锁

作诗、小说写作和对话机器人等。大模型持续开发和训练工具为了满足企业应用大语言模型的需求，星环科技率先在行业中提出了行业大模型应用创新场景，并推出了相应的大模型持续开发和训练工具——SophonLLMOps。这款工具旨在帮助企业构建自有的行业大模型，通过大模型基础设施打造面向未来的、具备“新型人机交互”且“敏捷可持续迭代”的人工智能应用。针对大语言模型及其衍生数据、模型和应用方面的问题几十个GB的文本。而大语言模型训练则使用更大规模的数据集，如数十亿个句子或数百GB的文本。这些数据包括各种类型的文本，如新闻、百科、小说、社交媒体等，以便涵盖尽可能多的语言特征和应用场景。大语言模型训练技术和工具的不断发展为大语言模型训练提供了坚实的基础。大语言模型训练还需要合适的模型结构和超参数设置。常用的模型结构包括循环神经网络和变种以及自注意力机制。同时，还需要调整模型的超参数，如层数、隐藏单元数、学习率等，以取得佳的性能和效果。语言模型训练在自然语言处理和人工智能领域有着广泛的应用。例如，可以用于机器翻译、文本摘要、对话生成和智能问答等任务。此外，大语言模的训练还可以用于生成文本，如自动

作诗、小说写作和对话机器人等。大模型持续开发和训练工具为了满足企业应用大语言模型的需求，星环科技率先在行业中提出了行业大模型应用创新场景，并推出了相应的大模型持续开发和训练工具——SophonLLMOps。这款工具旨在帮助企业构建自有的行业大模型，通过大模型基础设施打造面向未来的、具备“新型人机交互”且“敏捷可持续迭代”的人工智能应用。针对大语言模型及其衍生数据、模型和应用方面的问题几十个GB的文本。而大语言模型训练则使用更大规模的数据集，如数十亿个句子或数百GB的文本。这些数据包括各种类型的文本，如新闻、百科、小说、社交媒体等，以便涵盖尽可能多的语言特征和应用场景。大语言模型训练技术和工具的不断发展为大语言模型训练提供了坚实的基础。大语言模型训练还需要合适的模型结构和超参数设置。常用的模型结构包括循环神经网络和变种以及自注意力机制。同时，还需要调整模型的超参数，如层数、隐藏单元数、学习率等，以取得佳的性能和效果。语言模型训练在自然语言处理和人工智能领域有着广泛的应用。例如，可以用于机器翻译、文本摘要、对话生成和智能问答等任务。此外，大语言模的训练还可以用于生成文本，如自动

大模型行业是一个快速发展的领域，涉及多个方面，包括市场分析、技术发展、应用领域、专业报告、专业数据集、专业框架和专业工具。大模型行业发展现状企业数量增长：大模型横空出世不到两年的时间，国内大模型企业优化，包括模型结构的改进、训练算法的创新、参数规模的扩大等。应用逐渐落地：大模型开始与千行百业逐步加深融合，从早期的理论研究和技术探索，逐渐走向实际应用和产业落地。在金融、工业、教育、医疗、政务等众多行业中，大模型都展现出了巨大的应用潜力，能够为企业和机构提供智能化的解决方案，提高生产效率、降低成本、优化决策等。大模型行业应用金融领域：可用于风险评估与信用评级，通过对海量金融数据的分析和学习，更便有了飞速增长。竞争格局初现：大模型行业的竞争激烈，头部厂商凭借自身的技术、数据、资金等优势，在市场中占据重要地位。它们通过不断的技术研发和创新，推出更强大的大模型产品，并通过降价等策略吸引更多用户和开发者，以巩固其市场份额。而一些初创企业则面临着较大的竞争压力，在成本控制、技术实力、市场份额等方面相对较弱，需要寻找差异化的竞争策略或与其他企业合作来谋求发展。技术不断进步：大模型的技术在不断演进和

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...

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

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。...

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...

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。

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•...