支持中文的大模型

不均衡：全球网站中，英文语料占比高达59.8%，而中文仅占1.3%，导致大模型训练时中文语料相对缺乏，高质量的中文语料更是短缺。版权与隐私限制：许多优质语料受版权、隐私等问题的限制，无法公开获取或难以供需双方建立合作，如大模型厂商与数据拥有者协商，以合理的方式获取版权语料，或者探索以训练后的模型为版权方提供服务等对价方式。鼓励企业间合作以及产业上下游协同，共同推动高质量中文数据集的共享、开放。完善大模型语料是指用于训练大语言模型的各种数据资料，包括文本、图像、音频、视频等多种形式，但主要以文本数据为主，其来源广泛，涵盖了互联网、书籍、报纸、杂志、学术论文、社交媒体等。现状与问题语料的语种分布用于商业训练，这增加了大模型获取高质量语料的难度。数据质量参差不齐：网络上的大量数据存在噪声大、重复、错误等问题，低质量的数据输入会影响大模型的输出质量，需要对语料进行筛选、清洗、标注等预处理工作来提高质量。中式价值观类语料短缺：反映优秀传统文化以及本土价值观的中式价值观类语料极为重要却又非常短缺，这类语料的开放共享与开发利用程度远远不够，且无法通过机器翻译弥补。数据流通机制不完善：我国可供大模型

不均衡：全球网站中，英文语料占比高达59.8%，而中文仅占1.3%，导致大模型训练时中文语料相对缺乏，高质量的中文语料更是短缺。版权与隐私限制：许多优质语料受版权、隐私等问题的限制，无法公开获取或难以供需双方建立合作，如大模型厂商与数据拥有者协商，以合理的方式获取版权语料，或者探索以训练后的模型为版权方提供服务等对价方式。鼓励企业间合作以及产业上下游协同，共同推动高质量中文数据集的共享、开放。完善大模型语料是指用于训练大语言模型的各种数据资料，包括文本、图像、音频、视频等多种形式，但主要以文本数据为主，其来源广泛，涵盖了互联网、书籍、报纸、杂志、学术论文、社交媒体等。现状与问题语料的语种分布用于商业训练，这增加了大模型获取高质量语料的难度。数据质量参差不齐：网络上的大量数据存在噪声大、重复、错误等问题，低质量的数据输入会影响大模型的输出质量，需要对语料进行筛选、清洗、标注等预处理工作来提高质量。中式价值观类语料短缺：反映优秀传统文化以及本土价值观的中式价值观类语料极为重要却又非常短缺，这类语料的开放共享与开发利用程度远远不够，且无法通过机器翻译弥补。数据流通机制不完善：我国可供大模型

不均衡：全球网站中，英文语料占比高达59.8%，而中文仅占1.3%，导致大模型训练时中文语料相对缺乏，高质量的中文语料更是短缺。版权与隐私限制：许多优质语料受版权、隐私等问题的限制，无法公开获取或难以供需双方建立合作，如大模型厂商与数据拥有者协商，以合理的方式获取版权语料，或者探索以训练后的模型为版权方提供服务等对价方式。鼓励企业间合作以及产业上下游协同，共同推动高质量中文数据集的共享、开放。完善大模型语料是指用于训练大语言模型的各种数据资料，包括文本、图像、音频、视频等多种形式，但主要以文本数据为主，其来源广泛，涵盖了互联网、书籍、报纸、杂志、学术论文、社交媒体等。现状与问题语料的语种分布用于商业训练，这增加了大模型获取高质量语料的难度。数据质量参差不齐：网络上的大量数据存在噪声大、重复、错误等问题，低质量的数据输入会影响大模型的输出质量，需要对语料进行筛选、清洗、标注等预处理工作来提高质量。中式价值观类语料短缺：反映优秀传统文化以及本土价值观的中式价值观类语料极为重要却又非常短缺，这类语料的开放共享与开发利用程度远远不够，且无法通过机器翻译弥补。数据流通机制不完善：我国可供大模型

不均衡：全球网站中，英文语料占比高达59.8%，而中文仅占1.3%，导致大模型训练时中文语料相对缺乏，高质量的中文语料更是短缺。版权与隐私限制：许多优质语料受版权、隐私等问题的限制，无法公开获取或难以供需双方建立合作，如大模型厂商与数据拥有者协商，以合理的方式获取版权语料，或者探索以训练后的模型为版权方提供服务等对价方式。鼓励企业间合作以及产业上下游协同，共同推动高质量中文数据集的共享、开放。完善大模型语料是指用于训练大语言模型的各种数据资料，包括文本、图像、音频、视频等多种形式，但主要以文本数据为主，其来源广泛，涵盖了互联网、书籍、报纸、杂志、学术论文、社交媒体等。现状与问题语料的语种分布用于商业训练，这增加了大模型获取高质量语料的难度。数据质量参差不齐：网络上的大量数据存在噪声大、重复、错误等问题，低质量的数据输入会影响大模型的输出质量，需要对语料进行筛选、清洗、标注等预处理工作来提高质量。中式价值观类语料短缺：反映优秀传统文化以及本土价值观的中式价值观类语料极为重要却又非常短缺，这类语料的开放共享与开发利用程度远远不够，且无法通过机器翻译弥补。数据流通机制不完善：我国可供大模型

目前大模型行业的语料建设在取得一定成就的同时还存在着一些挑战。首先，语料库的供应不足。目前国际主流大模型的参数数据集主要以英文为主，中文数据占比较少，特别是在一些垂直细分领域。在追求语料数量增长的模态的项目等方面，语料缺乏多样性。国外的大模型语料库类型包括新闻、社交媒体、论坛、博客等，覆盖了产业、科技、教育、娱乐等多个领域和主题，涵盖了英语、俄语、德语、日语、中文等多种语言。国内语料库则以中文为主，多数来源于公司公告、研究报告、新闻等，覆盖的领域和主题也较为有限。大模型语料库建设是一件长期性、专业性的工作，需要遵循相应的质量标准和规范，这就需要大家共同去推动标准规范的持续完善，把整个关于同时，也要重视质量。国内语料库还存在数据不完整、标注不一致、数据重复、数据更新等问题，相对于国外数据集，国产数据集市场影响力及普及度还存在一定差距，如学术领域中文数据集受重视程度低。在某些特定的领域，多数据语料的行业能够纳入到一个更有序健康发展的轨道。如何去克服这些挑战以建设更高质量的语料库，需要从以下四点去推进：由政府引导、市场主导；统一标准、规范建设；丰富种类，提高质量；加强监管，保障安全。

目前大模型行业的语料建设在取得一定成就的同时还存在着一些挑战。首先，语料库的供应不足。目前国际主流大模型的参数数据集主要以英文为主，中文数据占比较少，特别是在一些垂直细分领域。在追求语料数量增长的模态的项目等方面，语料缺乏多样性。国外的大模型语料库类型包括新闻、社交媒体、论坛、博客等，覆盖了产业、科技、教育、娱乐等多个领域和主题，涵盖了英语、俄语、德语、日语、中文等多种语言。国内语料库则以中文为主，多数来源于公司公告、研究报告、新闻等，覆盖的领域和主题也较为有限。大模型语料库建设是一件长期性、专业性的工作，需要遵循相应的质量标准和规范，这就需要大家共同去推动标准规范的持续完善，把整个关于同时，也要重视质量。国内语料库还存在数据不完整、标注不一致、数据重复、数据更新等问题，相对于国外数据集，国产数据集市场影响力及普及度还存在一定差距，如学术领域中文数据集受重视程度低。在某些特定的领域，多数据语料的行业能够纳入到一个更有序健康发展的轨道。如何去克服这些挑战以建设更高质量的语料库，需要从以下四点去推进：由政府引导、市场主导；统一标准、规范建设；丰富种类，提高质量；加强监管，保障安全。

目前大模型行业的语料建设在取得一定成就的同时还存在着一些挑战。首先，语料库的供应不足。目前国际主流大模型的参数数据集主要以英文为主，中文数据占比较少，特别是在一些垂直细分领域。在追求语料数量增长的模态的项目等方面，语料缺乏多样性。国外的大模型语料库类型包括新闻、社交媒体、论坛、博客等，覆盖了产业、科技、教育、娱乐等多个领域和主题，涵盖了英语、俄语、德语、日语、中文等多种语言。国内语料库则以中文为主，多数来源于公司公告、研究报告、新闻等，覆盖的领域和主题也较为有限。大模型语料库建设是一件长期性、专业性的工作，需要遵循相应的质量标准和规范，这就需要大家共同去推动标准规范的持续完善，把整个关于同时，也要重视质量。国内语料库还存在数据不完整、标注不一致、数据重复、数据更新等问题，相对于国外数据集，国产数据集市场影响力及普及度还存在一定差距，如学术领域中文数据集受重视程度低。在某些特定的领域，多数据语料的行业能够纳入到一个更有序健康发展的轨道。如何去克服这些挑战以建设更高质量的语料库，需要从以下四点去推进：由政府引导、市场主导；统一标准、规范建设；丰富种类，提高质量；加强监管，保障安全。

的问题，并生成合适的回答，提供有效的解决方案。多样化的应用形式使得大语言模型能够灵活地融入到各种实际应用中，满足不同用户的需求。（二）多维度优势突出价值从技术支持维度来看，大语言模型为语言服务质量带来集中进行搜索和提取信息。当用户使用中文在包含英文、法文、德文等多语言文献的数据库中搜索信息时，大语言模型可以理解用户的中文查询意图，在多语言文献中找到相关内容并返回。（四）代码生成与编程辅助在代码补全大语言模型：开启智能服务新时代大语言模型是什么大语言模型是基于深度学习技术构建，通过对海量文本数据进行训练，以实现对自然语言理解与生成的人工智能模型。大语言模型的训练过程主要分为预训练和微调两个阶段。在预训练阶段，模型会在包含互联网文本、书籍、新闻报道等丰富领域的大规模语料库上进行无监督学习，从海量文本中自动学习语言的语法规则、语义表达、知识常识等一般性特征。微调阶段则是在预训练模型的基础上，针对特定任务（如文本分类、问答系统、文本生成等），使用小规模的有标注数据进行有监督学习。通过微调，模型能够将预训练阶段学到的通用语言知识与特定任务的要求相结合，从而在具体任务上表现出更好的性能。大语言

目前大模型行业的语料建设在取得一定成就的同时还存在着一些挑战。首先，语料库的供应不足。目前国际主流大模型的参数数据集主要以英文为主，中文数据占比较少，特别是在一些垂直细分领域。在追求语料数量增长的模态的项目等方面，语料缺乏多样性。国外的大模型语料库类型包括新闻、社交媒体、论坛、博客等，覆盖了产业、科技、教育、娱乐等多个领域和主题，涵盖了英语、俄语、德语、日语、中文等多种语言。国内语料库则以中文为主，多数来源于公司公告、研究报告、新闻等，覆盖的领域和主题也较为有限。大模型语料库建设是一件长期性、专业性的工作，需要遵循相应的质量标准和规范，这就需要大家共同去推动标准规范的持续完善，把整个关于同时，也要重视质量。国内语料库还存在数据不完整、标注不一致、数据重复、数据更新等问题，相对于国外数据集，国产数据集市场影响力及普及度还存在一定差距，如学术领域中文数据集受重视程度低。在某些特定的领域，多数据语料的行业能够纳入到一个更有序健康发展的轨道。如何去克服这些挑战以建设更高质量的语料库，需要从以下四点去推进：由政府引导、市场主导；统一标准、规范建设；丰富种类，提高质量；加强监管，保障安全。

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"}...

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

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...

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":...

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：

OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...

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。

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

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。...