为什么需要ai大模型

（MLOps）一样，需要数据科学家、DevOps工程师和IT专业人员的通力合作。为什么需要LLMOps？虽然LLM在原型开发中使用起来特别简单，但在商业产品中使用LLM仍然会面临挑战。LLM开发什么是LLMOps？大型语言模型运营（LLMOps）包括用于生产环境中大型语言模型运营管理的实践、技术和工具。LLMOps可以高效地部署、监控和维护大型语言模型。LLMOps与传统的机器学习运营生命周期包括许多复杂的组件，如数据摄取、数据准备、提示工程、模型微调、模型部署、模型监控等等。还需要从数据工程到数据科学再到ML工程的跨团队协作和交接。它需要严格的操作规范，以保持所有这些流程的同步和协符合组织或行业政策。星环大语言模型运营平台-SophonLLMOps为了帮助企业用户基于大模型构建未来应用，星环科技推出了大模型持续提升和开发工具SophonLLMOps，实现领域大模型的训练、上架和迭代。SophonLLMOps服务于大模型开发者，帮助企业快捷地构建自己的行业大模型，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。

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在当今快速发展的数字经济时代，数据已经成为企业不可或缺的战略资源。数据不仅仅是信息的集合，更是推动企业创新、优化决策、提升竞争力的关键因素。下面讲讲为什么要数据资产入表？数据生产要素的正式“名分更准确地反映其在创造商业价值和构建竞争优势中的作用。这不仅有助于企业内部对数据价值的认识，也为投资者和其他利益相关者提供了一个评估企业价值的新维度。促进数据管理和治理：数据资产入表还推动了企业对数据的有助于满足法规要求，还能增强企业声誉和客户信任，同时提升企业的数据驱动能力。促进数据的交易流通：数据资产的明确价值评估对于数据交易市场的发展至关重要。入表的数据资产为数据买卖提供了标准化的评估基础，使得

在当今快速发展的数字经济时代，数据已经成为企业不可或缺的战略资源。数据不仅仅是信息的集合，更是推动企业创新、优化决策、提升竞争力的关键因素。下面讲讲为什么要数据资产入表？数据生产要素的正式“名分更准确地反映其在创造商业价值和构建竞争优势中的作用。这不仅有助于企业内部对数据价值的认识，也为投资者和其他利益相关者提供了一个评估企业价值的新维度。促进数据管理和治理：数据资产入表还推动了企业对数据的有助于满足法规要求，还能增强企业声誉和客户信任，同时提升企业的数据驱动能力。促进数据的交易流通：数据资产的明确价值评估对于数据交易市场的发展至关重要。入表的数据资产为数据买卖提供了标准化的评估基础，使得

为什么ERP系统的底层交易数据库要实现国产化?目前来看，以下几个方面的需求尤为紧迫：数据安全性：国产数据库在数据安全方面具有更大的自主性和可控性，可以更好地保护企业的敏感数据，也能防止国外数据库产品断供等制裁。业务连续性：企业需要有应对风险、自动调整和快速反应的能力，包括业务影响分析、连续操作、高可用性和灾难恢复，以保障企业业务的连续运转。国产数据库通过不同新技术提供更高的可用性，能更好的保证技术支持方面也更加便捷和高效，可以为企业提供更好的技术支持和服务。兼容性：国产数据库在兼容性方面也有较好的表现，可以更好地与企业现有的IT系统进行整合。但是在ERP底层数据库国产化之前，企业需要进行充分的

在当今快速发展的数字经济时代，数据已经成为企业不可或缺的战略资源。数据不仅仅是信息的集合，更是推动企业创新、优化决策、提升竞争力的关键因素。下面讲讲为什么要数据资产入表？数据生产要素的正式“名分更准确地反映其在创造商业价值和构建竞争优势中的作用。这不仅有助于企业内部对数据价值的认识，也为投资者和其他利益相关者提供了一个评估企业价值的新维度。促进数据管理和治理：数据资产入表还推动了企业对数据的有助于满足法规要求，还能增强企业声誉和客户信任，同时提升企业的数据驱动能力。促进数据的交易流通：数据资产的明确价值评估对于数据交易市场的发展至关重要。入表的数据资产为数据买卖提供了标准化的评估基础，使得

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为什么ERP系统的底层交易数据库要实现国产化?目前来看，以下几个方面的需求尤为紧迫：数据安全性：国产数据库在数据安全方面具有更大的自主性和可控性，可以更好地保护企业的敏感数据，也能防止国外数据库产品断供等制裁。业务连续性：企业需要有应对风险、自动调整和快速反应的能力，包括业务影响分析、连续操作、高可用性和灾难恢复，以保障企业业务的连续运转。国产数据库通过不同新技术提供更高的可用性，能更好的保证技术支持方面也更加便捷和高效，可以为企业提供更好的技术支持和服务。兼容性：国产数据库在兼容性方面也有较好的表现，可以更好地与企业现有的IT系统进行整合。但是在ERP底层数据库国产化之前，企业需要进行充分的

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...

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"}...

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。

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

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•...

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。...

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：