大模型在行业应用的场景和优势

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——SophonLLMOps。这款工具旨在帮助企业构建自有的行业大模型，通过，对大语言模型所涉及的原始数据、样本数据和提示词数据进行清洗、探索、增强、评估和管理。在模型运维管理阶段，除了传统MLOps的六大统一，即统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估和统一解释外大模型基础设施打造面向未来的、具备“新型人机交互”且“敏捷可持续迭代”的人工智能应用。针对大语言模型及其衍生数据、模型和应用方面的问题，SophonLLMOps工具链需要完成从通用大语言模型的训练和微调、模型上架到模型持续运营及提升迭代的全流程任务，从而成功构建满足企业自身业务特点的领域大语言模型。在模型训练微调阶段，SophonLLMOps工具链需要覆盖训练数据开发、推理数据开发和数据维护等工作，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编排和调度上线阶段，SophonLLMOps工具链还需提供

工具，帮助企业打造自己的专属大模型星环科技在行业内首先提出行业大模型应用创新场景，推出相应的工具，帮助企业构建自有的行业大模型，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。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SophonLLMOps，帮助企业构建自己的行业大模型。除此之外，星环科技在行业首先推出了两大行业大模型：服务于金融行业的星环金融大模型无涯，以及大数据分析大模型SoLar“求索”。地应用落地。针对垂直类的专家型应用场景，仅用思维链、微调及外挂行业知识库方式是无法满足实际业务需求的，企业至少需要对通用大模型做二次预训练及微调，才能实现一款专家级别的大语言模型。星环科技大模型训练2023年作为大模型元年，AI行业重新洗牌，各行业应用+大模型的模式纷纷落地，行业主管部门也纷纷牵头大模型语料的组建，聚焦高质量语料的积累、开放共享及安全治理，逐步完善大模型生态构建，确保大模型更好

、法律等。星环科技大模型训练工具，帮助企业打造自己的专属大模型星环科技在行业内首先提出行业大模型应用创新场景，推出相应的工具，帮助企业构建自有的行业大模型，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。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SophonLLMOps，帮助企业构建自己的行业大模型。除此之外，星环科技在行业首先推出了两大行业大模型：服务于金融行业的星环金融大模型无涯，以及大数据分析大模型SoLar“求索”。大语言模型的应用场景非常广泛，以下是一些主要的领域：自然语言处理(NLP)：大语言模型在自然语言处理领域有广泛的应用，如文本分类、情感分析、机器翻译等。计算机视觉(CV)：大语言模型可以应用于计算机，预测其可能感兴趣的内容，并为其提供个性化的推荐。金融领域：大语言模型在金融领域也有着广泛的应用，如投资策略、风险评估、财务报告分析等。除了上述提到的应用场景，大语言模型还可以应用于其他领域，如医疗视觉任务，如图像和视频分类、目标检测、图像生成等。语音识别：大语言模型可以用于语音识别，将语音转化为文字，以及语音合成，将文字转化为语音。推荐系统：大语言模型可以用于推荐系统，根据用户的历史行为和偏好

模型在实际应用中，通过利用海量的行业数据和专业知识，实现了更精确、更高效的任务处理能力。垂直大模型的应用场景有哪些？垂直大模型在不同领域的应用广泛，如：医疗领域：疾病诊断：通过分析医学影像、电子病历和：利用领域知识进行模型和算法的优化，提高准确性和效率。实用性强：直接应用于特定行业的具体问题，提供更高效的解决方案。法规和合规性：在受规管行业，如医疗和金融，更容易满足行业特定的法规和合规要求。垂直大垂直大模型是特定领域或行业中应用的大规模机器学习模型，专注于处理该领域内的特定任务或数据。例如，在医疗、生物信息学、金融等垂直行业，垂直大模型可以用于疾病预测、金融风险评估等任务。与通用大模型相比，垂直大模型更具针对性，性能上往往更为优化。垂直大模型的优势相比于通用大模型，垂直大模型在几个方面有其独特的优势：数据专注性：专注于特定领域的数据，训练过程中可以更好地捕捉领域特性和细微差异。性能优化基因数据，辅助医生进行疾病诊断。个性化医疗：根据患者的特定基因信息和病史数据，提供个性化的治疗方案。金融领域：风险评估：用于信用评分、贷款审批以及金融欺诈检测，通过分析大量的财务数据来评估风险。投资分析

大模型在金融行业的应用包括但不限于以下方面：风险评估：大模型可以融合金融行业的知识和数据用于风险评估，帮助金融机构做出更精准的风险决策，大幅提升风险稳定性。例如，如果将各类金融大数据、不同行业的数据，从而更好地把握市场机会。欺诈检测：大模型在欺诈检测方面也具有应用价值。通过分析大量的交易数据，大模型可以检测出异常交易行为，及时发现并防止欺诈行为的发生。用户理解和需求匹配：大模型可以处理大量的用户数、宏观经济数据注入大模型，则可以进行有效的风险预警和预测，降低整个社会的金融风险。市场预测：大模型也可以应用在市场预测上。例如，通过融合各类金融市场数据，大模型可以帮助金融机构更准确地预测市场趋势据，更好地理解和响应用户需求，让产品和用户需求更精准地匹配。例如，基于大模型技术，金融机构可以分析用户的消费行为、偏好和需求，从而更好地设计产品和服务，提高用户满意度。星环无涯金融大模型-TranswarpInfinity针对智能投研领域特定的业务逻辑，星环科技通过预训、提示、增强、推导范式的构建，实现Financial-Specific-LLM的训练，推出了金融行业智能投研大模型无涯

星环科技在行业内首先提出行业大模型应用创新场景，推出相应的工具，帮助企业构建自有的行业大模型，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。星环大语言模型运营平台-SophonLLMOps为帮助企业构建自己的大模型，星环科技推出了机器学习模型全生命周期管理的工具平台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，帮助企业更好地应对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。星环求索大数据分析大模型-TranswarpSoLar星环大数据分析大模型SoLar，具备自然语言描述涉及多种数据模型的复杂业务需求的能力。该模型采用THD特有的“多模型”技术，能够对不同模态(如图数据、文本数据、结构化数据)的数据进行关联分析和展示。大数据分析大模型使用海量的SQL编译语料，形成了NL2SQL的能力

准地预测市场趋势、风险评估等，帮助投资者做出更明智的决策。丰富的应用场景广泛适用性：大模型具有很强的通用性和可扩展性，可以根据不同的需求和应用场景进行定制和改造，从而适用于众多领域。赋能行业升级：能够、参数等，使其在准确性、效率等方面得到进一步提高，以更好地满足实际应用的需求。推动技术创新与发展引领科研新范式：为科研工作带来了新的思路和方法，改变了传统的科研模式。促进技术融合与创新：大模型的发展识别、图像生成等，展现出更高的准确性和泛化能力。高预测能力：大模型通常能够在大数据集上捕捉更多细节和模式，进而提供更准确的预测和决策支持。比如在金融领域，通过对海量金融数据的学习和分析，大模型可以更精促进了人工智能与其他技术领域的深度融合，如与物联网、大数据、云计算等技术相结合，创造出更多新的应用场景和商业模式，推动整个科技领域的创新与发展。提升用户体验更自然的交互：能够理解和生成更加自然、流畅的语言和文本，与用户进行更加自然、智能的交互。无论是智能客服、语音助手还是聊天机器人等应用，大模型都可以为用户提供更加个性化、精准和高效的服务，提升用户的使用体验。满足多样化需求：通过对不同类型数据的学习

自然语言处理、图像识别、语音识别等多种不同类型的任务，而无需为每种任务单独训练不同的模型，例如可以既进行文本生成、问答，又能完成图像分类、物体检测等任务。适应不同领域和场景：在不同的行业和应用场景中，大不同，大模型可以实现端到端的训练和推理，直接将原始数据输入模型，就能得到最终的预测结果，简化了流程，提高了训练和推理的速度及效率。创新应用和业务拓展能力激发新的应用场景和商业模式：大模型的出现为各行业效率：企业利用大模型能够更高效地处理和分析大量数据，优化业务流程，提高生产效率和质量，从而在市场竞争中占据优势。先发优势和技术积累率先投入研发和应用大模型的企业和机构，在技术、数据、人才等方面会形成一定的先发优势。通过不断的优化和迭代，能够积累丰富的经验和技术资源，进一步提升大模型的性能和竞争力，推动相关技术的持续发展，并在行业中树立较高的技术壁垒，引领行业的发展方向。大模型具有强大的数据处理和学习能力，可自动提取特征，具备泛化、预测决策、自动特征提取等优势，能应用于多领域实现创新与拓展，推动技术和业务发展。强大的泛化能力能够处理多种任务类型：大模型可以同时处理

模型训练工具，帮助企业打造自己的专属大模型星环科技在行业内首先提出行业大模型应用创新场景，推出相应的工具，帮助企业构建自有的行业大模型，通过大模型基础设施，形成具备“新型人机交互”且“敏捷可持续迭代随着数据的快速增长和计算能力的提升，大模型在各个领域发挥着越来越重要的作用。下面将介绍几个常见的大模型应用场景。自然语言处理（NLP）：在自然语言处理领域，大模型被广泛用于语言模型、机器翻译、问答数据集上进行训练，大模型可以提取更深入和高级的特征，从而提高图像识别和理解的准确性。金融风险管理：在金融领域，大模型被应用于风险预测、市场预测和欺诈检测等方面。通过处理大量的市场数据和交易记录，大模型可以分析市场趋势和风险，并提供有力的决策支持。医疗诊断：在医疗领域，大模型被应用于疾病诊断、影像解读以及药物研发等方面。通过处理大量的患者数据和医学图像，大模型可以辅助医生进行准确的诊断和治疗。交通与在各个领域都有广泛的应用。通过处理大规模数据集和复杂模型，大模型能够提供更准确和智能的分析和决策支持。随着技术的不断发展，大模型将在更多领域发挥重要作用，并对社会经济发展带来积极的影响。星环科技提供大

作诗、小说写作和对话机器人等。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几十个GB的文本。而大语言模型训练则使用更大规模的数据集，如数十亿个句子或数百GB的文本。这些数据包括各种类型的文本，如新闻、百科、小说、社交媒体等，以便涵盖尽可能多的语言特征和应用场景。大语言模型训练单元数、学习率等，以取得佳的性能和效果。语言模型训练在自然语言处理和人工智能领域有着广泛的应用。例如，可以用于机器翻译、文本摘要、对话生成和智能问答等任务。此外，大语言模的训练还可以用于生成文本，如自动——SophonLLMOps。这款工具旨在帮助企业构建自有的行业大模型，通过大模型基础设施打造面向未来的、具备“新型人机交互”且“敏捷可持续迭代”的人工智能应用。针对大语言模型及其衍生数据、模型和应用方面的问题、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编排和调度

图数据库相对于其他传统的数据库有很多优势，以下是几点常见的优势：灵活的数据模型：图数据库支持灵活的数据模型，可以存储复杂的实体类型和其之间的关系，如社交网络、地图路线等复杂模型。强大的关系查询能力：图数据库通过树状遍历方式遍历关系，使用广度优先搜索和深度优先搜索算法，提供更快速、更精确的关系查询和分析。高效的数据处理能力：图数据库处理大规模图数据的效率更高，能够对图数据进行快速存储、索引和查询，降低了大数据量和高并发访问时的数据处理成本和时间成本。聚焦场景：图数据库适用于需要对关系进行建模和分析的应用场景，更加专注于应用场景的需求，为用户提供更好的数据处理能力和建模分析能力。多语言支持：图数据库支持多种语言，为多类开发者和企业提供了更便利的操作性和接口。图数据库具有灵活性高、查询性能强、数据处理能力优异、聚焦场景和多语言支持等优势。这些优势使得图数据库在现代大数据场景下的应用越来越广泛化。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...

数字经济时代，边缘计算作为行业数字转型的核心能力底座，正在快速崛起。星环科技也在边缘计算领域进行了诸多探索，研发了边缘计算平台Sophon。Sophon是解决多模态数据集成和治理过程中的边缘化、智能化的云端-边缘端融合计算平台，支持标准的视频和物联网协议接入，低代码的业务流程构建，高性能的数据处理和分析，企业级的云-边数据、服务治理，以及针对边缘嵌入式和云端服务器等异构硬件的适配。星环科技Sophon平台包括设备数据管理、模型训练迭代、边缘模型部署、应用构建分发、数据治理能力、边缘自治能力、云边协同能力七大能力。Sophon可以从两个层面实现效益价值：降低长尾应用的实施人力，降低从数据到模型，模型到应用的构建成本；改变长尾应用的落地模式，从粗放的一次性模型交付到精细化的模型持续运营。其主要技术创新包括：边缘可视化流处理构建、边缘数据采样驱动模型迭代、边缘实时数据可视化、边缘深度推理引擎。设备数据管理：平台支持超过20种标准的设备协议，用户只需要进行简单配置便可快速将物联网设备或视频设备接入平台，并进行设备数据实时预览和统一管理。边缘模型部署：平台支持多种框架训练的深度学习模型的上架，通...

近年来，图数据库的价值逐渐得到了大家的关注。作为一家专注于图数据库研发的企业，星环科技成为了行业内备受关注的图数据库公司之一。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，旨在为用户提供数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等全生命周期的基础软件和服务。同时，作为一家深入图计算领域多年的公司，星环科技自主研发了分布式图数据库StellarDB，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。另外，StellarDB还具备毫秒级的点边查询能力、10+层深度链路分析能力和近40种的图分析算法，同时还可提供数据2D和3D展示能力。星环科技进一步推出的StellarDB4.0版本，在数据导入、多跳查询和图算法性能方面实现了数倍升级，同时在易用性、安全性、运维管理和开放性方面也全面升级。这些升级内容均有利于帮助企业用户更高效地挖掘海量数据互联价值。星环科技已经成功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。广泛应用于金融、政府、交通等多个行业的反洗钱、风...

图数据库技术是一种应对处理网络、社交网络、金融、物流、人力资源等领域大规模图数据的数据库技术。它的核心思想是将数据以节点和边(或关系)的形式表示为图结构，并且使用图论算法来处理和分析图数据。与传统关系型数据库相比，图数据库具有以下独有的优势：高效处理复杂关系：图数据库能够更加高效和便利地处理网络关系的复杂性，而关系型数据库则需要多表关联，从而开销比较大。更加贴合业务需求：图数据库建立的业务图模型更能够贴合实际业务需求，更好的反映业务中的关系复杂性，同时也更加容易维护和解决问题。易于拓展：作为新型数据库，图数据库基于跨平台开源软件，并且基于标准语言，可以并行处理，易于拓展。更好的查询性能：图数据库采用以图形方式存储的数据，查询性能快，即使在数据量较大时，图查询语言效果也良好。更好的原型应用程序：图数据库的特性，同时也增加了更多的应用程序，这些程序在传统关系型数据库中往往比较困难。图数据库技术在社交网络分析、推荐系统、物流、金融、人工智能等领域有广泛的应用前景。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...

图数据库是一种特殊的数据库管理系统，可以高效地存储和查询各种复杂数据间的关系。一般而言，图数据库是基于图形理论和图形模型而建立的，相比于传统的关系数据库（RDBMS），图数据库能够很好的解决复杂数据之间的连接问题，有着优越的效率和性能。图数据库可以看作一个由节点（节点表示具体的数据）和边（边表示节点之间的生物关系）组成的图，这种图称为图形数据。这些节点和边都具有特定的属性，这些属性包含了数据的详细信息，比如名称，性别，地址等内容。这种数据呈现了一个更加真实和可视的方式，具有更加完整的信息和语义，可以用于多种领域，如社交网络，交通规划，生物医学等，因此有着极其广泛的应用前景。相比于其他数据库系统，图数据库拥有以下优点：应对复杂性：图数据库可以轻松处理各种形式的复杂数据，可以通过在图形结构中表示数据之间的联系，从而实现更好的查询和可视化。相比于传统的关系型数据库，图形数据的可视化更加清晰有条理，能够更加方便的进行复杂数据的关系分析。高效性：图数据库能够高效地处理大量的数据连接操作，而且查询时不需要太多的连接，所以具有更高的查询效率。例如，在社交网络中，图数据库能够高效的搜索出用户之间的关系...

AquilaInsight是星环科技推出的一款多模数据平台监控软件，为企业运维团队提供了一套统一、完整、便捷的智能化运维解决方案。通过丰富的仪表盘管理、告警与通知管理、实时和历史查询语句运行分析、计算和存储引擎的统一监控、完整的日志收集过滤与检索等功能，实现高效智能运维的目标，充分保证集群稳定高效的运作。业务痛点企业在应对业务部门的扩张以及数据融合创新时，通常会针对不同的项目场景引入不同的数据模型以及大数据产品。这些产品和模型为企业解决了海量多源异构数据的存储管理难题，但与此同时，产品服务的可靠性问题也为企业带来了挑战。服务需要持续高效、稳定、可靠的运作，对于企业运维团队来说需要做到有问题及时发现，资源不够及时扩容，出现故障迅速修复，以防止出现服务器长时间宕机、业务长时间中断、数据丢失等问题。企业如果采用了大量分布式架构的大数据组件，那么运维人员需要掌握每一款大数据产品的相关知识，极大的增加了企业的运维成本以及运维人员的学习成本。并且由于缺乏统一的运维入口，传统的查询运维难以完成指标数据的可视化，极易缺乏或遗漏关键监测指标。在数据碎片化、监控对象粒度庞大的情况下，自动化监控难以实现，无...

分布式图数据库是一种用于存储、管理和查询图数据的数据库，适用于处理海量复杂数据、实现多跳关系查询和图算法计算。通过分布式存储和计算，实现对大规模图数据的高效管理和查询。分布式图数据库使用图结构存储数据，节点和边可以拥有自定义的属性，支持多种查询语言和图算法。它通常由多个节点组成，每个节点负责存储和处理一部分数据，互相协作完成任务。分布式图数据库适用于金融、社交媒体、医疗等领域的数据分析和挖掘。TranswarpStellarDB是由星环科技自主研发的一款分布式图数据库，兼容开放Cypher查询语言。它支持原生图存储结构，提供PB级别的海量图数据的存储和分析能力。同时，在易用性、安全性、运维管理以及开放性方面也有着不错的表现。TranswarpStellarDB4.0性能在多跳查询和图算法方面实现了数倍升级，并且在易用性、安全性、运维管理和开放性等方面都进行了全面升级，可以帮助企业用户更快、更高效地挖掘海量数据互联的价值。通过采用分布式集群存储的方式，TranswarpStellarDB克服了海量关联图数据存储的难题，并通过集群化存储和丰富的算法来实现低延迟的多层关系查询。已经在金融、政...

星环科技自主研发的数据安全管理平台TranswarpDefensor，基于Defensor的五大核心能力和星环科技全局数据安全策略，可以帮助企业建设以数据为中心的数据安全防护。Defensor能够帮助企业了解内部数据敏感信息的资产地图，发现潜在风险，并监控企业重要数据的合规使用；同时，也能对企业敏感数据进行分类分级，通过数据脱敏、水印等方式对数据进行事前事后的保护，防止数据泄露或能够在数据泄露后做到可以溯源追踪。五大核心能力：分类分级、数据脱敏、操作监测、操作审计、个人信息去标识第一，敏感数据识别与分类分级，帮助企业全面梳理敏感资产，并绘制分类分级资产地图。Defensor内置的分类分级标准参照，涵盖了多个行业法律法规，并与律师深度合作探讨，共同落实了大量规则；基于正则表达式、关键字内容、算法匹配、字典匹配等方式，自动扫描全局敏感数据，提供定时敏感识别扫描任务。第二，提供数据脱敏和水印等能力，让敏感数据可以脱敏后服务业务，并在发生泄露后可以追踪溯源。平台预置多种脱敏算法，开箱即用，满足不同场景，不同安全等级的脱敏要求。当敏感数据需要对外流通时，支持在数据集中嵌入水印，当数据发生泄漏后，...

星环科技凭借自身在大数据、人工智能等领域多年来积累的技术优势和实践经验，能够为水电行业打造基于国产基础软件的新一代数据底座，实现海量数据实时接入及应用。在方案中，所有时序数据通过实时接口统一接入星环科技分布式时序数据库TranswarpTimelyre，关系型数据接入关系型分析引擎TranswarpInceptor关系库，非结构化数据接入对象存储平台。然后对时序数据、关系数据进行主题建模和维度建模，将建模结果直接写星环科技分布式数据库入ArgoDB中，形成DWD和DWS层。并在ArogDB中，面向应用分析，构建数据指标宽表、应用主题数据等数据集市层。这里有几个很关键的联合分析技术，一个是“序关分析”，举个例子，我们在做故障预警算法开发的过程中，需要提取故障特征，通过历史设备台账数据（一般存在关系型数据库），把所有设备的故障开始时间、故障结束时间，故障类型等拿出来，关联时序数据库找到设备故障时刻的测点值，这些值要提取出来，作为样本进行AI模型训练。另外一个是流上机器学习与流批一体，按照上面的例子，训练完模型后，需要部署在实时计算引擎上，与离线库中的档案数据表等，构建实时故障预警模型，对同...

TranswarpDataStudio(简称TDS)是星环科技自研的一站式大数据开发工具，提供数据集成、存储、治理、服务和共享等数据处理全生命周期的企业级管理能力。结合星环科技大数据基础平台TranswarpDataHub简称TDH)业界创新的多模态的大数据处理能力，能够提升企业构建数据中台、数据仓库、数据湖等系统的效率，更高效地实现数据资产化和数据业务化数据开发套件，助力企业完成数据统一化数据开发套件包含了大数据整合工具Transporter、数据库在线开发与协同工具SQLBook和任务调度软件Workflow，该套件作为星环科技大数据基础平台TranswarpDataHub的生态开发应用工具，针对数据开发场景，提供数据集成、SQL开发和任务调度的能力，帮助企业将数据归集到数据湖仓，完成数据统一化的过程。数据开发套件的三大核心优势：分布式架构设计，可支持PB级别的数据平台建设，支持日均十万级任务调度，性能可扩展；支持SQL关键词和SQL片段推荐，数据开发知识积累，智能化持续优化开发体验和开发效率；基于大数据平台计算能力提供数据转换能力，避免传统ETL工具本身的计算瓶颈。数据治理套件，...