大模型支持的文本长度

大模型提示词（Prompts）是指在输入大模型时，用来引导模型生成特定类型输出的文本。这些提示词可以是问题、指令或任何形式的文本，帮助模型理解用户的意图并生成相应的回答或内容。提示词是用户向大模型信息。大模型提示词作用精准引导输出：帮助模型明确用户期望的任务类型和目标。设定输出风格与格式：可以指定模型生成内容的风格、语气、格式等。控制输出长度与细节：用户可以通过提示词要求模型控制生成内容的长度和输入的文本指令或问题，用于引导模型理解用户的需求，并生成相应的回答、文本、图像、代码等输出内容。它是开启模型交互功能的钥匙，通过特定的词语、短语或语句组合，为模型提供任务描述、背景信息、约束条件等关键详细程度。大模型提示词设计原则清晰明确：提示词应简洁明了，避免模糊、歧义或过于复杂的表述，确保模型能够准确理解用户意图。具体详细：提供足够的细节信息有助于模型生成更贴合需求的内容任务导向：明确指出期望模型完成的任务。避免引导偏见：在设计提示词时，应尽量保持客观中立，避免使用带有强烈主观色彩或偏见性的词语，以免影响模型输出的公正性和客观性。大模型提示词优化与迭代根据模型反馈调整：观察模型对初始提示词

自回归的生成方式，即按顺序逐个生成文本元素。以生成一段文章为例，先输出开头的字词，然后基于已生成的内容继续预测后续字词，如此循环，直至达到设定的文本长度或者生成合理的结束标识。大模型生成的常见应用大模型生成通常指的是利用大型语言模型（LargeLanguageModels，简称LLMs）来生成文本、图像、音频或其他类型的数据的过程。以下是关于大模型生成的详细介绍：大模型生成的原理基于概率分布预测：大模型在经过大规模文本数据的预训练后，掌握了语言的统计规律和语义关系。当接收到输入提示时，它会依据学习到的知识，对下一个可能出现的词汇或字符等元素基于概率分布进行预测。自回归机制：多数大模型采用场景文本创作：文章写作：帮助创作者快速生成文章初稿，涵盖各种主题，如科技评论、文化赏析、生活指南等，创作者可在此基础上进行修改润色，提高创作效率。故事创作：生成情节有趣、人物形象鲜明的故事内容，可用于小说创作、儿童故事编写等领域，为创作者提供灵感启发。智能问答：针对用户提出的各类问题，生成准确详细的答案，应用在客服系统、在线教育问答平台等场景中，快速响应并满足用户的信息需求。代码生成：根据自然语言描述的功能需求，生成相应的代码片段，辅助程序员提高编程效率，适用于多种编程语言。

调用时，可能需要配置一些参数，如输入文本的长度限制、输出的最大令牌数、温度参数（控制输出的随机性）等。安全性和合规性：确保调用大模型时遵守相关的数据保护法规和隐私政策，特别是当处理敏感数据时。性能考量进行微调，以适应特定的业务场景或数据集。多模态能力：对于支持多模态输入的模型，调用时需要处理和整合不同类型的数据，如文本、图像和音频。插件和扩展：一些大模型支持插件或扩展，允许用户增加新的功能或自定义大模型调用通常指的是使用预训练的大型人工智能模型来执行特定的任务，如文本生成、语言翻译、图像识别等。以下是大模型调用的一些关键点和步骤：接口调用（API）：大多数大模型都提供了API接口，允许用户通过网络请求来调用模型。用户需要按照API文档提供的格式发送HTTP请求，并接收模型返回的结果。PromptEngineering：在调用大模型时，构建合适的提示（prompt）是非常重要的。提示是输入给模型的文本，用于指导模型生成预期的输出。模型选择：根据需求选择合适的预训练模型。不同的模型可能在不同的任务上表现更好，例如，一些模型可能更适合文本生成，而另一些模型可能更适合对话系统。参数配置：在

大模型API调用是指通过编程接口（API）与预训练的大型机器学习模型进行交互的过程。这些API允许开发者将大模型集成到自己的应用程序中，以实现各种功能，如文本生成、语言翻译、问答系统等。以下是一般文档熟悉接口规范：仔细阅读平台提供的API文档，了解API的请求方法、请求参数、返回值格式等详细信息。不同的大模型API可能有不同的接口规范和要求。掌握参数含义：明确各个参数的含义和作用，如输入文本情况下大模型API调用的步骤和相关要点：注册与获取凭证注册账号：选择提供大模型API的平台，如百度智能云千帆大模型平台、阿里云灵积平台等，在其官网完成注册账号的操作。创建应用或项目：登录后，在平台控制台、生成文本的长度限制、温度参数等。温度参数用于控制生成文本的随机性，较高的温度值会使生成的文本更具多样性，但也可能导致结果不够准确；较低的温度值则会使生成的文本更倾向于确定性的回答.查看示例代码：API、状态码、错误信息等。需要对响应进行解析和判断，提取有用的信息，并根据业务逻辑进行相应的处理。注意事项遵守使用条款和限制：在调用大模型API时，务必遵守平台的使用条款和限制，如调用频率限制、数据使用规定

大语言模型（LargeLanguageModel）是指使用大量文本数据训练的深度学习模型，可以生成自然语言文本或理解语言文本的含义。大语言模型可以处理多种自然语言任务，如文本分类、问答、对话等，是人工智能领域非常重要的应用技术。大语言模型的应用非常广泛，包括但不限于：文本分类：大语言模型可以通过对文本内容的整体把握和理解，将文本进行分类。例如，对一篇文章进行主题分类、情感分类等。问答系统：大语言模型可以根据问题文本生成对应的答案文本，实现问答系统的功能。机器翻译：大语言模型可以在源语言和目标语言之间进行翻译，实现跨语言沟通。文本生成：大语言模型可以根据特定的输入，生成符合要求的文本。例如，根据一段输入文本生成相应的摘要、续写等。大模型持续开发和训练工具为了满足企业应用大语言模型的需求，星环科技率先在行业中提出了行业大模型应用创新场景，并推出了相应的大模型持续开发和训练工具统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估和统一解释外，还需要提供计算框架、工具以及计算、存储、通信的调度和优化支持，以满足大语言模型的微调、持续提升、评估和对齐等方面的需求。在模型和其他任务的

大语言模型是一种特殊类型的大模型，主要专注于自然语言处理任务，能够对自然语言文本进行生成、理解、翻译等多种操作，通过学习大量的文本数据来掌握语言的语法、语义和语用等方面的知识，并能够根据输入的文本生成连贯、有意义的输出。大模型特点语言理解能力强：能够理解自然语言文本的含义、上下文关系和语义逻辑，从而准确地回答各种问题、进行文本摘要、阅读理解等任务。文本生成能力强：可以根据给定的主题、语境或提示能力强：能够在未见过的文本数据和任务上表现出较好的性能，通过少量的示例或指令就能快速适应新的任务和领域。大模型应用场景内容创作：帮助作家、编辑等创作各种类型的文本内容，如撰写新闻报道、小说、文案等，提高生成各种类型的文本，如文章、故事、对话、代码等，生成的文本在语法和语义上具有较高的质量和连贯性。多语言支持：经过多语言语料的训练后，能够处理多种语言的文本，实现跨语言的文本生成、翻译和理解等功能。泛化创作效率和质量。智能客服：理解用户咨询的问题，并快速准确地生成回答，提供7*24小时的在线服务，提高客户服务的效率和质量。机器翻译：实现不同语言之间的自动翻译，为跨语言交流和信息传播提供便利。智能助手

专利大模型是指在专利领域应用的大语言模型，它是基于大量的专利文本数据等进行训练，从而能够为专利相关的业务和问题提供专业的解答和支持。随着人工智能技术的发展以及专利数据的大量积累，为了满足专利检索、分析、撰写等工作的高效性和准确性需求，专利大模型应运而生。应用场景专利检索与分析：能够更精准地理解用户的检索意图，快速准确地从海量专利数据中找到相关专利，并对专利的技术内容、法律状态等进行深入分析，为开源理念的深入人心，一些专利大模型相关的技术和数据资源将逐渐开源，促进学术界和产业界的交流与合作，推动专利大模型技术的快速发展和广泛应用。企业和研究机构的专利战略制定提供有力支持。专利撰写与修改：协助专利代理人和发明人更高效地撰写专利说明书、权利要求书等文件，提供专业的词汇、句式和逻辑结构建议，提高专利申请文件的质量和通过率，同时还能对已有的专利文件进行检查和修改，提升专利文本的规范性和准确性。专利侵权判定：通过对专利文本的深度理解和分析，帮助专利审查员和法务人员更准确地判断潜在的专利侵权行为，识别不同专利之间的相似性和关联性，为专利

大语言模型（LLM）是指使用大量文本数据训练的深度学习模型，可以生成自然语言文本或理解语言文本的含义。大语言模型可以处理多种自然语言任务，如文本分类、问答、对话等。大语言模型通常使用大规模的语料库进行训练，这些语料库包含了大量的文本数据，涵盖了各种领域和语言风格。通过训练，大语言模型可以学习到文本数据的内在特征和规律，从而在各种自然语言处理任务中表现出色。大语言模型的优势在于其能够处理复杂的自然语言任务，并且生成的文本质量较高。此外，由于大语言模型经过了大量的文本数据训练，因此其具有很好的泛化性能，可以适应多种场景和应用。LLM大语言模型的应用场景主要集中在自然语言处理、机器翻译、智能写作、智能客服、智能语音助手、自然语言推理等领域。自然语言处理：LLM可以用于文本生成、情感分析、语言翻译等领域，帮助人们快速生成高质量的文章、简历、报告等。机器翻译：特别是在处理长文本和专业术语时效果更为显著。智能写作助手：可以利用LLM的文本生成能力，帮助人们快速生成高质量的文章、简历、报告等。智能客服机器人：能够帮助用户解决问题和提供相关服务。这类应用可以在电子商务、在线教育、医疗健康等领域得到

能够方便地回忆起以前存储的信息，并在需要时提供快速而准确的访问。这种能力使得向量数据库成为处理大规模数据集和构建知识库的理想选择。克服上下文长度限制：在处理大型数据时，传统的文本处理方法可能会受到上下文长度的限制，导致无法完全理解文本的含义。而向量数据库则可以通过将大型数据编码为嵌入向量，并在提示上下文中存储其较短部分来克服这一限制。这样，即使面对较长的文本或复杂的上下文，向量数据库也能够有效地提取和存储关键信息，并允许后续通过向量相似度查询来获取相关结果。成本效益高：与调用完整的LLM（大型语言模型）API相比，生成嵌入向量并进行数据库查询的成本相对较低。嵌入向量仍然保留了关于文本的语义信息，因此可以在保持一定准确性的同时降低计算成本。这使得向量数据库成为一种更具经济效益的解决方案，特别是在需要处理大规模数据集和进行高频查询的应用场景中。向量数据库在高效信息检索、长期记忆能力、克服上下文长度限制以及成本效益方面展现出显著优势，是处理和分析大规模数据的有力工具。向量数据库的优势主要体现在以下几个方面：高效的信息检索：通过将文本、图像或音频等数据编码成嵌入向量，向量数据库能够保留数据的语义信息，并允许通过计算向量之间的相似度来检索相关信息。这种基于语义的检索

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）卓越能力彰显特性大语言模型具备卓越的语义理解能力，这源于其对海量文本数据的深度学习。通过预训练，模型能够捕捉到词汇在不同语境下的丰富语义，理解语法结构背后的逻辑关系，以及掌握广泛的常识知识。其还拥有强大的

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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。...