生成式ai和ai大模型

大规模生成式AI模型的崛起进一步推动了对向量数据库的需求。以下是其中的原因：容纳海量数据：大规模生成式AI模型需要大量的训练数据来捕捉复杂的语义和上下文信息。因此，数据量激增。作为熟练的数据管理者，向量数据库在高效处理和管理这些海量数据方面发挥着关键作用。实现准确的相似性搜索和匹配：大规模生成式AI模型生成的文本通常需要进行准确的相似性搜索和匹配，以提供精确的回复、推荐或匹配结果。传统基于关键词的搜索方法在处理复杂的语义和上下文时可能显得力不从心。向量数据库在这方面表现出色，为这些任务提供高度相关性和有效性。支持多模态数据处理：大规模生成式AI模型不仅能处理文本数据，还可以处理图像和语音等多模态数据。作为全面的系统，能够存储和处理各种类型的数据，向量数据库有效支持多模态数据的存储、索引和查询，提高了其灵活性和多功能性。考虑到这些因素，向量数据库的发展与大规模生成式AI模型的演进密切相关。随着未来几年的快速发展，对向量数据库的需求无疑会持续大幅增长。

大规模生成式AI模型的崛起进一步推动了对向量数据库的需求。以下是其中的原因：容纳海量数据：大规模生成式AI模型需要大量的训练数据来捕捉复杂的语义和上下文信息。因此，数据量激增。作为熟练的数据管理者，向量数据库在高效处理和管理这些海量数据方面发挥着关键作用。实现准确的相似性搜索和匹配：大规模生成式AI模型生成的文本通常需要进行准确的相似性搜索和匹配，以提供精确的回复、推荐或匹配结果。传统基于关键词的搜索方法在处理复杂的语义和上下文时可能显得力不从心。向量数据库在这方面表现出色，为这些任务提供高度相关性和有效性。支持多模态数据处理：大规模生成式AI模型不仅能处理文本数据，还可以处理图像和语音等多模态数据。作为全面的系统，能够存储和处理各种类型的数据，向量数据库有效支持多模态数据的存储、索引和查询，提高了其灵活性和多功能性。考虑到这些因素，向量数据库的发展与大规模生成式AI模型的演进密切相关。随着未来几年的快速发展，对向量数据库的需求无疑会持续大幅增长。

大规模生成式AI模型的崛起进一步推动了对向量数据库的需求。以下是其中的原因：容纳海量数据：大规模生成式AI模型需要大量的训练数据来捕捉复杂的语义和上下文信息。因此，数据量激增。作为熟练的数据管理者，向量数据库在高效处理和管理这些海量数据方面发挥着关键作用。实现准确的相似性搜索和匹配：大规模生成式AI模型生成的文本通常需要进行准确的相似性搜索和匹配，以提供精确的回复、推荐或匹配结果。传统基于关键词的搜索方法在处理复杂的语义和上下文时可能显得力不从心。向量数据库在这方面表现出色，为这些任务提供高度相关性和有效性。支持多模态数据处理：大规模生成式AI模型不仅能处理文本数据，还可以处理图像和语音等多模态数据。作为全面的系统，能够存储和处理各种类型的数据，向量数据库有效支持多模态数据的存储、索引和查询，提高了其灵活性和多功能性。考虑到这些因素，向量数据库的发展与大规模生成式AI模型的演进密切相关。随着未来几年的快速发展，对向量数据库的需求无疑会持续大幅增长。

大规模生成式AI模型的崛起进一步推动了对向量数据库的需求。以下是其中的原因：容纳海量数据：大规模生成式AI模型需要大量的训练数据来捕捉复杂的语义和上下文信息。因此，数据量激增。作为熟练的数据管理者，向量数据库在高效处理和管理这些海量数据方面发挥着关键作用。实现准确的相似性搜索和匹配：大规模生成式AI模型生成的文本通常需要进行准确的相似性搜索和匹配，以提供精确的回复、推荐或匹配结果。传统基于关键词的搜索方法在处理复杂的语义和上下文时可能显得力不从心。向量数据库在这方面表现出色，为这些任务提供高度相关性和有效性。支持多模态数据处理：大规模生成式AI模型不仅能处理文本数据，还可以处理图像和语音等多模态数据。作为全面的系统，能够存储和处理各种类型的数据，向量数据库有效支持多模态数据的存储、索引和查询，提高了其灵活性和多功能性。考虑到这些因素，向量数据库的发展与大规模生成式AI模型的演进密切相关。随着未来几年的快速发展，对向量数据库的需求无疑会持续大幅增长。

当前生成式AI的发展趋势下，金融数字化转型升级日新月异。生成式AI三大发展趋势，一是通用大模型将会是企业的基础能力，可以快速搭建应用能力；二是AI分析趋于平民化，从数据到决策的链路将越来越短，数据SophonLLMOps，支持从数据接入开发、提示工程、大模型微调、上架部署到应用编排和业务效果对齐的全链路流程，结合自研向量数据库Hippo和分布式图数据库StellarDB，能够赋予大模型“长期记忆”，打破通用大模型的时空限制，用户可以快速便捷地构建深谙企业自有专业领域知识的垂直行业大模型，从而让每个人都拥有个性化AI助理。同时还推出了无涯金融大模型Infinity、大数据分析大模型SoLar“求索”两大领域大模型，促进金融分析和大数据分析的平民化。分析门槛降低；三是多模态的特点，包括数据多模态、应用多模态、交互多模态。生成式AI在金融市场营销、经营决策、效能提升、合规管理等的应用场景，比如数据分析助手可以让非专业用户在无需掌握数据库编程语言的驱动+深度图计算，实现专业、多源、深度、关联的智能投研新范式。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，推出了机器学习模型全生命周期管理的工具平台

星环科技凭借在大模型领域的深耕布局和技术实力，入选IDC“中国生成式AI市场生态图谱V1.0”。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，形成了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。在大模型领域，星环科技发布了一系列工具产品供用户使用，助力企业抓住大模型时代的新机遇。工具链方面，发布了大模型外挂存储分布式向量数据库Hippo、大模型预训练微调工具SophonLLMOps及自动化知识库构建工具TKS。预训练大模型方面，发布了金融大模型星环无涯（Infinity）和数据分析大模型星环求索（SoLar）。用户可以通过星环。凭借在大模型领域的深耕布局和产品技术实力，星环科技在大模型领域收获了一系列荣誉奖项：入选“2023中国人工智能大模型企业50强”、星环科技无涯金融大模型Infinity荣获“人民匠心奖——匠心产品奖TOP100”榜单等。同时星环科技积极参与行业共建，为中国大模型生态发展贡献智慧力量：参编了国内首个金融行业大模型标准——《面向行业的大规模预训练模型技术和应用评估方法第1部分：金融大模型》，为标准的完善

、功能监管、穿透式监管、持续监管”“消除监管空白和盲区，严格执法、敢于亮剑，严厉打击非法金融活动”。生成式AI的出现，监管机构也面临着很大的挑战。因此，金融机构需要加强与监管机构的沟通和合作，共同探索适合的监管政策和规范。此外，在模型实施的过程，还存在模型效果评价难、知识更新迭代成本高等诸多挑战。生成式AI带给金融行业带来机遇的同时，确实也还有不少的挑战。如：客户隐私保护和信息安全问题：生成式AI要能够应用于金融业，就需要从通才变成专才。变成专才的过程，就需要从金融机构内部大量的私域数据中学习。这些数据可能包括客户的个人信息、交易记录等敏感信息。目前生成式AI模型的预训练需要大量GPU计算资源，并且GPU资源已经成了一种稀缺资源，这样的预训练成本就变得极高。公有云服务、共享资源等方式是符合相关法规和安全标准。同时，还需要对员工和第三方合作伙伴进行数据安全和隐私保护的培训，以防止人为泄露数据。AI的伦理道德问题：这一问题是AI的普遍问题，但是在生产式AI中，显得尤为突出和重要。因为生成式AI的输出依赖于预训练的数据。但是输入数据可能存在偏见、歧视甚至政治导向问题，这可能会影响到模型的准确性、公正性和意识形态。例如，如果数据中存在对某些人群的歧视或偏见，这可能会影响到模型对这部

、金融、运营商、制造、能源等多个行业有诸多落地案例。凭借在大模型领域的深耕布局和产品技术实力，星环科技在大模型领域收获了一系列荣誉奖项：IDC“政务大模型厂商图谱”、入选IDC“中国生成式AI市场生态信息技术应用学会科学技术奖等。载誉前行，星环科技将充分发挥引领作用，持续深耕大模型技术创新，助力企业抓住大模型时代的新机遇，为生成式AI技术转化成先进生产力贡献智慧力量。近日，在2024中国生成式AI大会期间，2024「AI生产力创新先锋（AiiP）-中国生成式AI企业TOP50」正式揭晓。星环科技荣登中国生成式AI企业TOP50。2024「AI生产力创新先锋条，可以为客户提供端到端的全套AI解决方案。星环科技无涯大模型TranswarpInfinity是一款基于星环自研预训练模型和向量数据库Hippo、图数据库StellarDB构建的企业级垂直领域问答大（AiiP）-中国生成式AI企业TOP50」由智能产业的长期观察者，智一科技旗下智能产业新媒体智东西和AI与硬科技知识分享社区智猩猩联合发起，旨在聚焦中国生成式AI浪潮中敢为人先的先锋企业，秉承“中国AI

的能力和应用范围：大模型通过预训练和微调，能够处理多种任务，从语言翻译、文本摘要到图像识别和生成，极大地扩展了AI的应用范围。AI技术的进步使得大模型训练成为可能：随着计算能力的提升和算法的优化，如分布式训练、模型并行、混合精度训练等技术，使得训练具有数十亿甚至数千亿参数的大模型成为可能。大模型对AI的挑战：大模型需要大量的数据和计算资源，这对数据隐私、能源消耗和模型解释性提出了挑战，也是AI领域AI（人工智能）和大模型（LargeModels）之间的关系是密切且相互促进的。大模型是AI领域的一个重要分支，它们的发展和应用正在推动AI技术的进步，并在多个领域产生深远影响。同时，AI的总体目标和原则也指导着大模型的设计和应用。AI的发展推动了大模型的兴起：随着AI技术的进步，特别是深度学习的发展，研究人员开始探索更大、更复杂的模型，以处理更复杂的任务和数据集。这些模型因为参数数量巨大而得名“大模型”。大模型是AI的强力工具：大模型因其庞大的参数量和深度学习能力，能够捕捉和学习数据中的复杂模式和关系，这使得它们在自然语言处理（NLP）、计算机视觉、语音识别等领域表现出色。大模型提升了AI

、功能监管、穿透式监管、持续监管”“消除监管空白和盲区，严格执法、敢于亮剑，严厉打击非法金融活动”。生成式AI的出现，监管机构也面临着很大的挑战。因此，金融机构需要加强与监管机构的沟通和合作，共同探索适合的监管政策和规范。此外，在模型实施的过程，还存在模型效果评价难、知识更新迭代成本高等诸多挑战。生成式AI带给金融行业带来机遇的同时，确实也还有不少的挑战。如：客户隐私保护和信息安全问题：生成式AI要能够应用于金融业，就需要从通才变成专才。变成专才的过程，就需要从金融机构内部大量的私域数据中学习。这些数据可能包括客户的个人信息、交易记录等敏感信息。目前生成式AI模型的预训练需要大量GPU计算资源，并且GPU资源已经成了一种稀缺资源，这样的预训练成本就变得极高。公有云服务、共享资源等方式是符合相关法规和安全标准。同时，还需要对员工和第三方合作伙伴进行数据安全和隐私保护的培训，以防止人为泄露数据。AI的伦理道德问题：这一问题是AI的普遍问题，但是在生产式AI中，显得尤为突出和重要。因为生成式AI的输出依赖于预训练的数据。但是输入数据可能存在偏见、歧视甚至政治导向问题，这可能会影响到模型的准确性、公正性和意识形态。例如，如果数据中存在对某些人群的歧视或偏见，这可能会影响到模型对这部

为了方便您接下来的安装使用，社区版团队为您准备了视频教程，可以搭配手册内容一起查看：https://transwarp-ce-1253207870.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/TDH-CE-2024-5/%E8%A7%86%E9%A2%91/%E5%BC%80%E5%8F%91%E7%89%88StellarDB%E5%AE%89%E8%A3%85%E8%A7%86%E9%A2%912024.5.mp4安装教程在安装启动StellarDB社区开发版容器之前，请务必执行dockerps确保环境当前无其他正在运行的开发版容器，如果有，请及时停止以防止后续端口冲突。请务必确保您的安装环境已经配置好了hostname以及/etc/hosts文件，否则hostname和IP地址将无法映射，最终导致安装失败。具体配置方式详见安装前系统配置改动安装流程步骤一将从官网下载下来的产品包上传至安装环境产品包名称：TDH-Stellardb-Standalone-Community-Transwarp-2024.5-X86_64-final.tar.gz步骤二执行下述命令进行解...

技术支持感谢你使用星环信息科技（上海）股份有限公司的产品和服务。如您在产品使用或服务中有任何技术问题，可以通过以下途径找到我们的技术人员给予解答。email：support@transwarp.io技术支持热线电话：4007-676-098官方网址：http://www.transwarp.cn/论坛支持：http://support.transwarp.cn/意见反馈如果你在系统安装，配置和使用中发现任何产品问题，可以通过以下方式反馈：email：support@transwarp.io感谢你的支持和反馈，我们一直在努力！

HyperbaseWeb管理页面主要用于Hyperbase服务的各种数据和信息的查看，下面我们将介绍管理页面的一些简单操作。HMaster管理页面打开HyperbaseActiveMaster管理页面的方法有两种：根据集群的ActiveMaster的IP地址打开:http://master_node_ip:60010。如下图：图25.ActiveMasterWeb页面通过TDH管理页面中Hyperbase服务的HMaster的ServiceLink打开，详细流程如下：TranswarpDataHubWEB管理页面也要根据集群的ActiveMaster的IP地址打开，地址一般是http://master_node_ip:8180。打开对应的Hyperbase服务的Roles页面。如下图：图26.Hyperbase角色页面左上角服务名后的圆点颜色表示集群中的Hyperbase服务的状态，比如当前是绿色的Green（HEALTHY），健康状态。另两种状态是Yellow（WARNING）和Red（DOWN）。通过每个HMaster对应的ServiceLink可以打开HMaster管理页面。如下...

表9.Hyperbase在HDFS中的目录结构简介目录作用有无清理机制or如何清理/hyperbase1根目录/hyperbase1/.tmp临时目录，用于存储临时文件和写入过程中的临时数据。这些临时文件可能包括数据块的临时副本、临时索引文件或其他中间结果文件。写入过程中的临时数据：在hyperbase1中，数据的写入是通过WAL（Write-AheadLog）进行的，WAL用于记录数据变更操作。在写入过程中，hyperbase1会将数据写入到WAL中，同时也会将数据写入到对应的数据文件中。/hyperbase1/.tmp目录用于存储在写入过程中尚未完全写入数据文件的临时数据。这样做是为了确保数据写入的原子性和可靠性。hyperbase1会定期清理/hyperbase1/.tmp目录中的过期临时文件和数据，以避免该目录占用过多的磁盘空间。清理策略可以通过hyperbase1的配置进行调整和设置。/hyperbase1/archive归档目录，用于存储已归档的hyperbase1数据。表数据经过一段时间的存储后，可能会变得不再频繁访问或需要长期保存。为了节省存储空间和提高性能，hyper...

hbaseSQL的IndexDDL支持创建和删除表的全局索引，包括：创建全局索引：CREATEGLOBALINDEX删除全局索引：DROPGLOBALINDEX但是，目前Hyperbase不支持使用SQL生成索引，您可以从HyperbaseShell中执行rebuild指令来生成索引，具体请参考《Hyperbase使用手册》。（创建索引前插入的数据没有索引，但是创建索引之后的数据有索引。）下面将具体介绍创建和删除索引的语法。创建全局索引：CREATEGLOBALINDEX语法：为Hyperbase表建全局索引CREATEGLOBALINDEX<index_name>ON<tableName>(<column1><SEGMENTLENGTHlength1>|<<(length1)>①[,<column2><SEGMENTLENGTHlength2>|<(length2)>,...]②);①column1：指根据哪个列建全局索引，可以有多个列，但不可包含首列（因该列映射为RowKey）。②...

JSON配置操作简介表数据VS表的扩展数据索引是Hyperbase的核心功能之一，我们在使用Hyperbase时，常常会为表建各类索引，包括全局索引、局部索引和LOB索引，利用索引中的数据提高查询效率。索引中的数据不属于表数据，但是从表数据而来，和表密不可分，所以我们将表数据和它所有索引中的数据合称为表的扩展数据，也就是说，我们做如下定义：表的扩展数据=表数据＋全局索引数据＋局部索引数据＋LOB索引数据表的元数据VS表的扩展元数据Hyperbase表的元数据包括表名、列族名、DATA_BLOCK_ENCODING、TTL、BLOCKSIZE等等。一张Hyperbase表的各个索引也有自己的元数据，和索引数据一样，索引的元数据和表的关系也十分紧密，所以我们将表的元数据和它所有索引的元数据合称为表的扩展元数据：表的扩展元数据=表的元数据＋全局索引元数据＋局部索引元数据＋LOB索引元数据我们有时也会将表的元数据称为基础元数据或者Base元数据。JSON配置的命令行指令为操作表的扩展数据和扩展元数据服务，Hyperbase提供了扩展的命令行指令：describeInJson、alterUseJ...

2.1关于社区版您可能想要知道的2.2怎么联系到我们？遇到问题怎么办2.3产品资源汇总

通过Manager管理平台，可一键部署Hyperbase。可以在第一次安装TranswarpDataHub集群时安装，也可以向安装好的集群另外安装Hyperbase服务。详细安装步骤及配置项，请参考《TDH安装手册》。安装Hyperbase可以分为以下步骤：软硬件环境检查：检查服务器配置、操作系统、浏览器是否满足要求。安装前配置：配置系统运行过程中所需的文件目录，确保系统运行正常。确认网络配置、Java环境、NTP服务器配置、安全配置、节点访问配置。安装Manager：安装Manager并实现集群管理。安装Hyperbase：您可以通过Manager管理平台安装Hyperbase，并在安装过程中选择所需的HDFS、YARN和Zookeeper等依赖服务以完成部署。产品包上传：在【应用市场】>【产品包】页面上传Hyperbase及相关服务的产品包。服务添加：通过【集群管理】>【添加服务】添加TranswarpHyperbase服务及TranswarpBasic组件（包括HDFS、YARN、Zookeeper、KunDB等）。配置安全：选择安全认证方式，可选简单认证或Kerbe...

表10.Hyperbase在Zookeeper上的znode节点及作用说明节点分类作用/hyperbase1(zookeeper.znode.parent)Operation节点根节点，包含所有被Hyperbase创建或使用的节点/hyperbase1/hbaseid(zookeeper.znode.clusterId)Operation节点HBaseMaster用UUID标示一个集群。这个clusterId也保存在HDFS上：hdfs:/<namenode>:<port>/hyperbase1/hbase./hyperbase1/rs(zookeeper.znode.rs)Operation节点RegionServer在启动的时候，会创建一个子节点(例如：/hbase/rs/m1.host)，以标示RegionServer的在线状态。HbaseMaster监控这个节点，以获取所有OnlineRegionServer，用于Assignment/Balancing。/hyperbase1/master(zookeeper.znode.master)Operatio...

QuarkGateway是连接客户端与QuarkServer服务器的一个中间件，是客户请求QuarkServer服务的总入口，它严格按照用户预定义的配置文件，根据用户的不同需求来提供负载均衡、SQL规则路由、高可用（包括超时转发和宕机转发）、Web运维、Inceptor安全（LDAP,KERBEROS）等各项功能。QuarkGateway可以在多个QuarkServer间平衡业务流量，能够有效地为客户端屏蔽掉集群细节，能将不同的SQL类型路由到不同的QuarkServer，并且解决了QuarkServer超时或宕机后无法执行任务的问题，提高了产品的可用性。QuarkGateway的主要功能包括：负载均衡在这种情景下QuarkGateway可以将特定的业务分担给多个QuarkServer，从而实现多个InceptorServer平衡业务流量的功能，完成此项功能的前提是QuarkServer的TAG属性一致。SQL规则路由QuarkGateway基于特定规则，可将不同类型的SQL路由到不同的QuarkServer。高可用性包括超时转发和宕机转发等，QuarkGateway可将超时或者宕机的...