自研大模型是什么意思

大语言模型是什么意思？大语言模型是通过深度学习技术，在大规模文本语料库上训练而成的人工智能模型。这些模型具备对自然语言进行理解、生成和处理的能力，并能够在各种任务中表现出较高的水平。大语言模型可以机器翻译、文本摘要、问答系统等。能够帮助人们解决复杂的语言问题，提供相关的信息和见解，甚至可以进行对话交流。大语言模型的基本原理是通过深度学习技术，通过多层神经网络去建模语言的统计规律和潜在语义信息。大语言企业打造自己的专属大模型星环科技在行业内首先提出行业大模型应用创新场景，推出相应的工具，帮助企业构建自有的行业大模型，通过大模型基础设施，形成具备“新型人机交互”且“敏捷可持续迭代“的人工智能应用理解人类的自然语言输入，并根据输入内容生成语义上相关的输出。通过学习大量的文本数据，大语言模型可以获得对语言结构、语法、语义等方面的深入理解。大语言模型在各类自然语言处理任务中都可以发挥作用，比如模型在训练过程中会对大量的文本数据进行学习和抽象，从而可以生成具有逻辑和连贯性的语言输出。大语言模型需要收集和整理大规模的数据集来进行训练，以保证模型能够有较好的泛化能力。星环科技大模型训练工具，帮助

湖仓一体是什么意思在当今数据驱动的时代，企业和组织每天都会产生海量的数据。如何高效存储、管理和分析这些数据，成为技术领域的重要课题。近年来，“湖仓一体”这一概念逐渐流行，成为数据架构设计中的热门话题。那么，湖仓一体究竟是什么意思？它又能解决哪些问题呢？数据湖与数据仓库的起源要理解湖仓一体，首先需要了解数据湖和数据仓库的概念。数据仓库是一种传统的数据存储和分析架构，主要用于存储结构化数据。它的设计目标是支持复杂的查询和分析任务，通常采用严格的模式（Schema）定义，确保数据的一致性和准确性。数据仓库适合处理高度规范化的业务数据，比如销售记录、财务报表等。而数据湖则是一种更为灵活的存储方式，可以容纳结构化、半结构化甚至非结构化数据，比如文本、图像、日志文件等。数据湖的优势在于其“原始存储”理念，数据在存入时无需预先定义模式，这使得它非常适合大数据和机器学习场景。然而，数据湖的灵活性也带来探索。于是，湖仓一体（Lakehouse）的概念应运而生。湖仓一体是一种新型的数据架构，旨在结合数据湖和数据仓库的优势，提供统一的数据管理平台。简单来说，湖仓一体是在数据湖的基础上，引入了数据仓库的

大模型是什么意思？大模型(LargeLanguageModels)是指基于深度学习技，通过使用巨量的语言数据进行训练，构建出具有数十亿、甚至万亿级别参数的自然语言处理模型。这些模型可以用于自然语言人工制定的规则或者现有语言数据的规律，很难适应语言多样性、灵活性和复杂性的挑战。而大模型则利用深度学习算法，将语言处理问题看作是一种具有隐含结构和层次特征的序列建模问题，可以自动地学习语言中的规律、特征和模式，并快速适应新的语言数据和任务。大模型在自然语言生成、自动问答、语音识别、机器翻译等多个领域的任务中都已取得了显著的成果。它们不仅在性能上超越了传统的方法和小模型，而且也极大地降低了自然语言的工具，帮助企业构建自有的行业大模型，通过大模型基础设施，形成具备“新型人机交互”且“敏捷可持续迭代“的人工智能应用。为了帮助企业用户基于大模型构建未来应用，星环科技推出了SophonLLMOps理解、生成等多种任务，并在某些领域的任务上达到了与人类相当或甚至更好表现。近年来，随着计算资源、语言数据、深度学习算法的不断提升，大模型在自然语言处理领引起了广泛关注和研究。这些模型的训练和应用需要大量

数据要素是什么意思？数据要素，是指能够产生经济效益的数据资源。这些数据资源在数字经济时代具有重要的价值，是数字化经济决策的基础，也是企业竞争力的重要组成部分。数据要素市场的发展数据要素市场是将尚未

数据资产入表是什么意思？数据资产入表指的是将企业或组织所拥有的各种数据资源，包括但不限于客户信息、销售数据、财务数据、生产等，纳入到资产管理体系中进行有效管理和利用的过程。其目的在于确保企业或组织

数据归集是什么意思在当今信息爆炸的时代，数据已成为企业和组织最宝贵的资产之一。如何有效地收集、整理和利用这些数据，成为各行各业关注的焦点。其中，"数据归集"作为一个关键环节，扮演着重要的角色。那么，究竟什么是数据归集？它为何如此重要？又是如何运作的呢？数据归集，简单来说，就是将来自不同来源、不同格式的数据进行收集、整理和集中存储的过程。它不同于简单的数据收集，而是强调对分散数据的系统性整合。数据归集的主要目的是打破数据孤岛，将原本孤立存在的信息汇聚到一个统一的平台或系统中，为后续的数据分析和应用奠定基础。例如，一家全国性零售企业可能需要将各地门店的销售数据、库存数据和客户反馈数据进行归集，才能全面了解业务状况。数据归集的过程通常包括几个关键步骤。首先是数据识别，确定需要归集哪些数据以及这些数据的来源。其次是数据抽取，从各个源头获取所需数据。然后是数据转换，将不同格式的数据统一为标准形式。接着是数据清洗，处理缺失值、异常值和重复数据等问题。此外，还有数据加载，将处理好的数据存入目标系统。整个过程可能会循环进行，以确保数据的时效性和准确性。数据归集在各行各业都有广泛应用。在金融领域，银行

大数据中台是什么意思？在当今数字化时代，数据已经成为企业宝贵的资产之一。随着数据量的爆炸式增长，如何有效管理和利用这些数据成为企业面临的重要挑战。大数据中台作为一种新兴的数据管理架构，正在被越来越多的企业所关注和采用。那么，究竟什么是大数据中台？它又能为企业带来哪些价值呢？大数据中台的基本概念大数据中台是指位于企业前台业务系统和后台数据仓库之间的一个中间层，它通过对企业各类数据进行统一采集、存储数据接入方式，能够处理结构化、半结构化和非结构化数据。数据存储与计算层是大数据中台的基础设施，提供海量数据的存储和计算能力。这一层通常采用分布式存储和计算框架，能够快速处理PB级别的数据。数据开发与治理层是大数据中台的核心，包括数据清洗、转换、建模、质量监控等环节。这一层确保数据的准确性、一致性和可用性，为上层应用提供高质量的数据资产。数据服务层将处理好的数据以API、数据集、报表等形式提供给业务、处理和分析，形成标准化的数据服务能力，为前端业务应用提供快速、灵活的数据支撑。简单来说，大数据中台就像是一个数据加工厂，将原始数据转化为可以直接被业务使用的数据产品和服务。与传统的企业数据架构相比

图数据库是什么意思在信息技术飞速发展的今天，我们每天都会产生海量的数据，这些数据之间往往存在着复杂的关联关系。为了有效管理和分析这些关系数据，图数据库应运而生，并逐渐成为数据库领域的一个重要分支。基本概念图数据库是一种专门用于存储和处理图结构数据的数据库系统。与传统的关系型数据库不同，图数据库将数据存储为节点和边的形式，而不是表格。节点代表实体或对象，边则代表这些实体之间的关系。这种直观的表现方式使得图数据库在处理复杂关系时具有天然优势。图数据库的核心在于它以图论为数学基础。在图论中，图是由顶点（节点）和连接这些顶点的边组成的结构。图数据库将这一数学概念直接应用于数据存储和查询中。主要特点图数据库的显著特点是它以关系为中心的设计理念。在传统数据库中，查询复杂关系往往需要多次连接操作，性能会随着关系复杂度的增加而急剧下降。而图数据库通过直接存储关系，使得关系查询变得高效且直观。这种数据库还具有灵活的数据模型。不同于关系型数据库需要预先定义严格的表结构，图数据库允许数据模型随着应用需求的变化而自然演进，不需要进行复杂的模式迁移。这种灵活性特别适合处理半结构化和非结构化的数据。在性能表现

数据中台中的数据模型是什么意思在当今数据驱动的商业环境中，数据中台已成为企业数字化转型的核心基础设施。作为连接前台业务与后台技术的关键枢纽，数据中台发挥着数据整合、治理和服务的重要作用。而在数据中台据中台背景下，数据模型不是简单的数据库表结构设计，而是对企业全域数据的标准化表达，是业务概念与数据技术之间的桥梁。一个完善的数据模型能够清晰地描述"数据是什么"、"数据从哪里来"、"数据之间如何关联"等的架构中，数据模型则是其基础性构件，理解数据模型的含义和作用对于把握数据中台的本质至关重要。数据模型的基本概念数据模型是对现实世界中数据特征的抽象描述，它定义了数据的结构、关系、约束和操作规则。在数显著特点。首先是全域性，它不局限于单一业务线或部门，而是覆盖企业所有业务领域的统一模型；其次是稳定性，中台数据模型需要相对稳定以支撑多变的业务需求，避免频繁变更；第三是共享性，模型设计以共享复用为目标，而非，避免重复建设和数据冗余。当新业务需求出现时，可以基于已有模型快速组合出解决方案，而非从头开始。再者，数据模型是数据质量管理的依据。模型中的约束规则、关系定义和质量标准为数据治理提供了明确标尺。通过

和组织有效处理、分析和利用数据的关键基础设施。什么是自研大数据开发平台？自研大数据开发平台是指由企业或组织自主研发，用于大规模数据采集、存储、处理、分析和应用的一体化技术平台。这类平台通常包含数据集成量身定制的特性使得自研平台在处理特定领域问题时往往能展现出更高的效率和更好的性能。核心技术组成一个完整的自研大数据开发平台通常由多个核心技术组件构成。分布式存储系统是基础，它能够将海量数据分散存储在自研大数据开发平台在当今信息爆炸的时代，数据已成为推动社会进步和商业发展的核心动力。面对海量数据的处理需求，传统的数据处理工具和方法显得力不从心。在这样的背景下，自研大数据开发平台应运而生，成为企业、计算引擎、任务调度、元数据管理、数据安全等多个功能模块，能够满足从数据接入到价值提取的全流程需求。与商业化的通用大数据平台相比，自研平台更加贴合特定业务场景，可以根据实际需求进行深度定制和优化。这种运转。而数据治理模块则关注数据质量、元数据管理和数据血缘追踪，为数据的可信度和可追溯性提供保障。此外，平台通常还会集成机器学习和人工智能工具，支持更多的数据分析和预测功能。应用场景和价值自研大数据开发

银行图数据库的应用场景：反洗钱：图数据库可以将可疑交易数据存储于其中，帮助银行更快速地提取、分析与关系，识别出潜在的洗钱行为。客户关系管理：银行图数据库可以将客户的不同信息（如交易记录、信用评级、客户所在地和行业等）进行整合，并将这些信息在一个数据仓库中呈现出来。这使得银行能够更加精准地分析客户需求，提供更加符合客户需求、更加优质的服务。风险管理：银行是一个与风险息息相关的行业。图数据库可以帮助银行对相关风险进行整合和分析。通过解析大量的金融数据，图数据库可以找出潜在的风险点，提前控制风险。数字化转型：图数据库能够将社交网络、收集的数据等信息关联起来，并创造性地开拓新业务模式。除了与客户密切相关的业务领域，图数据库还能够在支持业务流程优化方面发挥重要作用。营销：银行可以使用图数据库来收集客户数据、行为数据等，这样可以更加精确地预测客户习惯，对客户进行更加细致的营销和服务。银行图数据库有着广泛的应用场景，可以在多个角度上支持银行的业务发展，提高服务的质量和效率。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...

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域有着多年积累，研发了数据要素流通全过程的一系列工具，在各方数据不出域的前提下，为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动，分享数据安全出境解决方案。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。伴随数字经济蓬勃发展，融入全球数据跨境流动的趋势不可避免。数据出境安全治理受到广泛重视，为进一步规范数据出境活动，保护个人信息权益，维护国家安全和社会公共利益，促进数据跨境安全，国家互联网信息办公室发布了《数据出境安全评估办法》。国内运营的外企（尤其是零售、化工等）、新能源汽车以及生态企业（含自动驾驶等）、国际化企业与出海企业、跨境电商和物流、有融资需求的基于数字化做业务创新的创业公司等是国内迫切需要落实数据安全出境的企业。然而企业在落地数据出境安全方面存在一些实际困难，主要体现在：错综复杂的数据如何分类分级，如何识别重要数据；重要数据如何存储和管理，才能达到相关法律法规的...

数据要素是数字经济发展的关键生产要素，是数字经济发展的基础。加快培育数据要素市场是全面建设社会主义现代化国家的一项基础性工作，对推动经济高质量发展、建设数字中国和数字强省、促进经济社会数字化转型具有重要意义。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。基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域的多年积累，星环科技研发了数据要素流通全过程的一系列工具，在各方数据不出域的前提下，为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动，分享数据安全出境解决方案。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。星环科技在产品的各层级上都完善了安全技术，从而可以给用户提供体系化的数据安全防护能力，助力企业高效、合规的开展数据流通业务。在基础设施层，星环科技提供基于容器的云原生操作系统TCOS，它不仅能够提供容器隔离和镜像扫描，还新增了漏洞检测以及面向业务的微隔离安全技术，从而可以为用户开辟一个独立的数据与计算环境，外部的服务未经授权无...

图数据库有许多适用场景，常见的应用场景有：社交媒体：社交媒体中的用户和关系可以建模为图结构。用图数据库来管理和查询这些社交数据，可以实现更精确的社交关系分析。金融：在金融领域中，图数据库可以用于合规风控、反欺诈、投资和信贷决策等众多场景。例如，通过在图中存储和分析不同实体（如银行账户、信用卡、电话、邮箱、运单等）之间的关系，可以准确识别欺诈降低风险。物流和运输：物流和运输领域也是图数据库的应用场景之一。例如，通过在图中存储城市、仓库、货物、运输路线等信息，可以进行物流管理、运输计划优化、货物追踪等任务。生命科学：在生命科学领域，图数据库可以用于存储和分析复杂的基因、蛋白质、代谢物等数据，帮助科学家发现新的治疗方法和疾病机制。游戏：游戏开发者可以使用图数据库来管理玩家角色、各种装备、地图、任务等复杂的游戏数据，实现更好的游戏体验。图数据库的灵活性和高效性使其在多个领域都有着广泛的应用。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服务，在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式图数据...

时空数据库（Spacial-temporaldatabase）是一种专门用于存储和管理时空数据的数据库管理系统，它是传统关系型数据库的一个扩展，可以实现对时空数据进行有效管理和处理。时空数据是指带有时空坐标或时间戳的数据，例如地图、气象数据、交通、城市规划等。因此，时空数据库可以用于多种应用程序，如地理信息系统、航空航天、气象预报、GPS导航等。时空数据库与传统数据库不同的是，它提供了额外的功能和数据类型，例如点、线、面等空间对象和时间序列数据类型。此外，时空数据库还支持空间查询和时空查询，例如常见的缓冲区查询，使得用户可以在时空范围内进行查询和分析。这种数据库可以对时空数据进行高效的存储、查询、更新和分析，并通过插件技术集成其他地理信息数据源。星环分布式时空数据库-SpactureSpacture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。

星环科技图数据库StellarDB是国产高性能图数据库，采用分布式架构和原生图计算引擎，支持超大规模数据管理和高效的图计算。TranswarpStellarDB具有以下特点：原生图存储：StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构，优化查询性能，通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略，图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能：存储引擎和计算引擎结合，使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能，拥有卓越的数据读写能力，支持大规模并行处理，毫秒级的查询响应。高扩展性：完全的分布式架构，具有良好的可扩展性，支持在线扩容和升级。拥有万亿级图数据处理能力，支持数据多副本，提供集群高可用和高可靠。灵活的查询方式：计算引擎支持灵活易懂的图查询语言TranswarpExtended-OpenCypher，拥有丰富的图操作语法。同时提供SQL支持，多模场景灵活切换。深度分析能力：支持10层及以上的图深度遍历和复杂分析。丰富的算法库：内置丰富的算法库，几十种图算法开箱即用，优化的分布式并行图算法，千万级子图计算效率达到行业先进水平。企业级功能：支持用户权限认证、集群状态监控、日...

星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C集多方安全计算、联邦学习等多种功能，为隐私计算提供完整的解决方案，以隐私保护为前提，解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。平台支持联邦学习、多方安全计算、匿踪查询等功能；性能方面，联邦学习与多方安全计算可达亿级数据量，助力数据要素安全流通和价值迸发，实现数字经济时代下的跨企业和行业的AI协作。星环科技的隐私计算技术已落地如数据流通、政务民生、金融营销等垂直业务场景，为跨企业数据协作提供安全可信的平台支持。在政务民生场景，SophonP²C通过纵向联邦学习联合居民用电数据与用水数据，生成群租房预测名单。在联合建模过程中，全程明文数据不出，有效保护了居民用水用电的数据隐私信息。联合训练模型比本地单独用电数据训练的模型AUC提升20%以上，赋能政务决策高效的处理分析能力，为政府有效排查群租房，消除群租房造成的消防、安全隐患，打造和谐、安全、美丽的生活环境作出了突出贡献，为政务决策、民生建设发挥信息化支撑保障作用。在精准营销场景，通过纵向联邦学习，车企安全引入了多方数据，丰富用户特征维度，对用户行为进行统计分析。在联合建模过程中，全程明文数据...

图数据库是现代数据库系统中的一种，它主要的特点就是使用了图论的概念来进行数据管理。传统的关系型数据库通常是基于表和列的结构进行数据管理，而图数据库则是构建了节点和边的图形结构，可以更好的表示现实世界中的复杂关系。下面是图数据库的几个主要特点：1.基于图形结构：图数据库是基于图形结构来进行数据管理的。它通过节点和边来构建数据的表示形式，使得数据之间的关系和结构更加直观和清晰。这对于处理关联复杂、数据关系复杂的场景具有重要意义。2.高效地关系查询和分析：图数据库具有高效的关系查询和分析能力。对于一个大规模的图，传统的SQL查询方式显然不能满足查询时间的要求。而图数据库则可以通过图数据库内部的算法来进行实时的查询和分析。尤其是针对一些复杂的图分析算法，图数据库更能够快速地获得结果，提高查询速度。3.可扩展性：由于采用了分布式的技术设计，使图数据库的可扩展性极佳。当需要管理的数据量增加时，图数据库可以通过简单的集群扩展方式来实现性能的提升。而且，图数据库的分布式能力也可以让其在多个节点上进行操作，提高了系统的容错能力和加载能力。4.元素和关系度量：图数据库具有丰富的元素数据和关系数据量度方式。...

垂直领域知识图谱产品主要用于面向特定领域知识应用需求，通过构建和应用知识图谱解决对应领域的专业问题。目前，知识图谱在智慧医疗与智慧金融领域已取得了一系列成功实践，被应用于辅助医生、药物发现、临床科研、风险防控、内部监管、投资研究、保险理赔等众多实际业务场景，并涌现出了一批知识图谱产品或服务平台。星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon正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。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。除了具备链路完备性，平台还从业务场景出发，沉淀了金融、保险等场景的图数据模型、规则模型和算法模型，可以帮助用户快速解决不同场景下的业务问题。目前，星环科技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，也获得了多项荣誉和权威认可：入选Gartner《MarketGuideforArtificialIntelligenceStar...

新时代需要新技术，企业应抓住机遇实现旧平台的改造升级数据库技术经过不断的发展，已经从以Oracle、IBM为代表的集中式数据库，演进到分布式、多模型、云原生的形态，并在很多场景应用落地，带来了真实的业务价值。当前得益于国家政策的大力扶持以及国内市场环境的快速发展，国产软件加速发展，国产化替代进程正在不断加速。自主可控是国产化替代的核心，同时也是一个阶段性的目标。我们不应该满足于此，应该抓住国产化改造的机遇，用新技术去替代老技术，实现自主可控的同时，完成旧系统的改造升级，这也是信创的主旨。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，在分布式技术、多模型技术、数据云技术等方面有很多技术突破。比如大数据基础平台TDH是全球首个通过TPC-DS基准测试的产品；提出了创新的多模型统一技术架构，支持业内主流的10种数据模型，Gartner®发布的中国数据库技术发展趋势报告引用星环科技多模型联合分析用例，论证了多模型融合分析的趋势和价值。基于多年积累的分布式技术、多模型统一技术、数据云技术等，星环科技打造了分布式数据库ArgoDB、分布式交易型数据库KunDB、分布...