基于大模型的场景理解

大模型目前的应用场景大致可以分为两类，一类是利用大模型的自然语言理解能力把它作为人机交互的接口，即大模型+应用；第二类场景是用大模型来构建现有应用的大脑、决策机制，利用它的需求理解、分析、推理的能力。作为一家企业级大数据基础软件开发商，星环科技致力于为行业提供大模型应用构建的一系列工具，以及在擅长的领域研发领域基础大模型，助力企业抓住大模型时代的新机遇。为了帮助企业用户基于大模型构建应用，星环的持续提升。同时星环科技还推出了星环无涯金融大模型Infinity、大数据分析大模型SoLar“求索”两大领域大模型。星环无涯融合了舆情、资金、人物、空间、上下游等多模态信息，具备强大的理解和生成能力复杂的市场环境和业务需求，持续促进整体行业的降本增效与科技创新。TranswarpSoLar具备大数据行业需求理解、推理、各类（含多模型）结构化查询语言和OpenCypher代码生成、文本生成、嵌入向量来构建应用，做一个中枢或者控制器。未来，每个企业都能打造自己的专属大模型，而企业的每个个人都可以拥有自己的AI助理来帮助提升效率，大模型在各行各业的应用将会推动一次产业革命，从而提升整个社会的生产效率

大模型应用场景广泛，覆盖了多个领域，包括但不限于：自然语言处理：如文本生成、机器翻译、情感分析、问答系统等。计算机视觉：如图像分类、目标检测、图像生成等。语音识别与合成：实现高质量的语音转文字和文（InfinityIntelligence），是一款基于星环大模型底座，结合个人知识库企业知识库、法律法规、财经等多种知识源的企业级垂直领域问答产品。

基于大模型开发应用是当前人工智能领域的热门方向，以下从应用场景、开发流程、面临挑战等方面介绍如何基于大模型做应用：应用场景探索智能客服：利用大模型理解用户咨询内容，自动生成准确回答。如电商平台的售后大模型。考虑模型的性能、适用场景、可访问性、成本等。数据准备：部分场景下，需用特定数据微调大模型。收集、整理相关数据，如智能客服收集历史对话数据，确保数据质量与多样性。开发集成：通过API调用或本地基础代码框架，检查代码中的语法错误并给出修改建议。开发流程明确需求：确定应用解决的具体问题和功能。如开发智能客服，需梳理常见问题类型、用户交互方式、响应速度要求等。选择大模型：依据需求和资源选择合适的部署方式将大模型集成到应用中。使用API简单快捷，适合初创项目；本地部署可保障数据安全与隐私，适合对数据敏感的应用。开发过程中，结合前端界面设计，打造良好用户体验。测试优化：对应用进行功能测试，检查咨询，大模型可快速回应商品退换货政策、物流进度等常见问题，提高客服效率与用户满意度。内容创作辅助：在写作、设计领域发挥作用。例如，帮助文案撰写人员生成创意、完善内容，为设计师提供设计理念和文案描述

大模型问答系统是基于大规模预训练语言模型构建的，能够理解用户问题，并生成准确、有用回答的智能系统。它融合了自然语言处理领域的多种先进技术，为用户提供便捷高效的知识获取途径。关键技术大规模预训练模型关键信息，忽略无关内容，从而更准确地理解问题和生成回答。例如，在分析一个包含大量背景信息的问题时，注意力机制能帮助模型快速定位到核心疑问点。微调技术：基于预训练模型，使用特定领域或任务相关的数据对模型进行进一步训练，使其更好地适应特定的问答场景。比如针对医疗领域的问答，使用医学文献和病例数据对模型进行微调，可显著提升其在该领域的回答准确性。系统架构问题理解模块：对用户输入的问题进行解析，包括分词、词性标注、句法分析和语义理解等，将问题转化为模型能够理解的特征表示。知识检索模块：从庞大的知识库或语料库中检索与问题相关的信息，为生成回答提供依据。知识库可以是结构化的知识图谱、非结构化的文本集合等。如对于历史问题，可从历史文献数据库中检索相关资料。答案生成模块：利用预训练模型，结合问题理解和知识检索的结果，生成合理的回答。生成过程中，模型会根据学习到的语言模式和知识，选择合适的词汇和表达方式。答案

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多样化的应用形式。它可以通过微调的方式，快速适应各种具体的文本分类任务，如新闻分类、邮件分类等。此外，大语言模型还能直接生成回复文本，实现智能对话、文本创作等功能。在智能客服场景中，大语言模型能够理解用户语言模型服务的应用场景大语言模型服务在多个领域展现出广泛的应用价值，其强大的语言理解和生成能力为各行业带来了新的变革和发展机遇。（一）内容创作领域在新闻报道方面，大语言模型能够快速处理大量的新闻素材，根据事件要点自动生成新闻稿件。在体育赛事报道中，模型可以在比赛结束后的短时间内，依据比赛数据、球员表现等信息，生成赛事结果报道、精彩瞬间回顾等内容，大大提高了新闻发布的时效性。（二）客户服务场景基于大模型之所以强大，在于其能够通过对大规模文本数据的学习，模拟人类大脑对语言关系的理解。它可以从文本中挖掘出词汇之间的语义相似性、上下位关系，句子之间的逻辑连贯关系等。大语言模型服务的特点与优势（一）卓越

建议。与通用大模型相比，金融场景大模型具有鲜明的独特优势。它对金融专业知识的理解和运用更加深入，能够准确处理金融领域特有的术语、业务逻辑和风险评估方式。在风险评估中，通用大模型可能只是泛泛分析，而金融金融场景大模型：重塑金融行业新格局在数字化浪潮汹涌的当下，金融行业正经历着深刻变革，而金融场景大模型的出现，无疑成为推动这场变革的关键力量。它宛如一把神奇的钥匙，开启了金融领域智能化、高效化的全新大门。一、深度剖析金融场景大模型金融场景大模型，是专门针对金融领域复杂业务场景打造的人工智能模型。它并非普通的AI模型，而是融合海量金融数据、先进算法与强大算力的结晶。通过对金融市场历史数据、经济指标场景大模型则能根据金融行业的风险度量标准，精确计算出各种风险指标，为金融机构提供专业、可靠的风险预警。二、多元应用场景，赋能金融全流程（一）智能投顾，开启个性化投资时代在投资领域，金融场景大模型的应用正彻底改变着传统投资模式。以往，投资者往往依赖投资顾问的经验和有限的市场分析来做出投资决策，这种方式不仅效率低，而且难以满足不同投资者的个性化需求。如今，借助金融场景大模型，智能投顾平台能够根据投资者的

知识相结合，使模型能够更好地理解和处理与本地相关的问题。在微调过程中，模型会学习本地数据中的语言模式、概念关系和业务逻辑等，从而适应特定的知识领域和应用场景。问答交互：经过训练和微调后的大模型，能够接收基于大模型的私有化本地知识问答是一种利用大型语言模型技术，在本地部署并针对特定组织或个人的私有知识进行问答的应用模式。原理数据收集与整理：首先需要收集组织或个人本地的各种知识数据，如企业内部的产品，提供更贴合实际需求的个性化服务。高效准确：借助大模型的强大语言理解和生成能力，能够快速准确地回答各种复杂问题，提高知识获取的效率。可扩展性：随着组织或个人知识的不断积累和更新，可以方便地对系统进行扩展和手册、技术文档、操作流程、客户案例，或者个人的学习资料、研究笔记等。这些数据是构建私有化知识问答系统的基础。模型训练与微调：利用收集到的本地数据，对预训练的大模型进行微调。通过将本地知识与大模型的通用用户输入的问题，并基于其学习到的本地知识和语言理解能力，生成准确、相关的回答。用户可以通过各种终端设备，如电脑、手机等，与系统进行交互，获取所需的知识信息。特点数据隐私与安全：数据存储和处理都在本地

大模型平台是指基于大规模参数的机器学习模型构建的平台，这些平台通常提供模型训练、部署、推理等服务，支持多种应用场景。以下是对大模型平台的详细阐述：定义大模型平台是基于具有大规模参数和复杂计算结构的。强大的计算资源：训练大模型通常需要数百甚至上千个GPU，以及大量的时间。应用场景自然语言处理：大语言模型（LLM）是大模型的子分类，专门通过处理大量文本数据来理解和生成人类语言，执行各种自然语言处理任务文本、图像、音频等，结合了自然语言处理和计算机视觉的能力，以实现对多模态信息的综合理解和分析。企业数字化：在企业数字化领域，大模型可用于知识库问答系统、问答式BI系统、智能体系统等，满足设备故障预测、电力负荷预测、供应商评估分析等智能化应用和预测场景。机器学习模型构建的平台。这些模型通常由深度神经网络构建而成，拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型平台的设计目的是为了提高模型的表达能力和预测性能，能够处理更加复杂的任务和数据。特点巨大的规模：大模型包含数十亿个参数，模型大小可以达到数百GB甚至更大。涌现能力：当模型的训练数据突破一定规模时，模型会涌现出之前小模型所没有的复杂能力和特性。更好的性能和泛化能力：大模型通常具有更强大的学习能力和泛化能力

数字大模型是一种基于大量数据训练的人工智能模型，具有强大的语言理解、文本生成、知识推理等能力。数字大模型特点海量数据训练：数字大模型通常需要海量的数据来进行训练，这些数据涵盖了各种领域和主题，如新闻加速模型的训练和推理过程，提高模型的效率和响应速度。多种应用场景：数字大模型具有广泛的应用场景，如自然语言处理、智能客服、机器翻译、文本生成、知识图谱等。它能够为各种应用提供强大的语言理解和生成能力、小说、论文、百科知识等。通过对大量数据的学习，模型能够掌握丰富的语言知识和语义信息，从而更好地理解和生成文本。大规模参数：为了能够处理和学习海量的数据，数字大模型通常具有庞大的参数规模，参数量可达，提高应用的智能化水平和用户体验。数字大模型应用自然语言处理：数字大模型在自然语言处理领域有着广泛的应用，如文本分类、情感分析、命名实体识别、问答系统等。它能够理解和处理自然语言文本，为各种自然语言处理任务提供准确的结果和解决方案。智能客服：数字大模型可以作为智能客服的核心技术，为用户提供24小时不间断的在线客服服务。它能够理解用户的问题，并根据问题的类型和内容提供准确的答案和解决方案，提高客服效率

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...

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...

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、...

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...

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...

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。

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...

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...

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...

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...