大模型与数字化的关系

“万能插座”，可以接入各种数字化工具和业务应用，并且保障它们稳定、高效地运行。主要构成部分数据平台数据采集与整合：通过多种方式收集数据，如物联网设备采集物理世界的数据、软件接口从各种业务系统抽取数据处理等。例如，通过系统监控工具实时监测业务系统的运行状态，及时发现和解决系统故障。作用与优势业务敏捷性提升：数字化底座能够快速支持新业务应用的开发和部署。例如，企业想要推出一款新的移动应用服务，数字化自动化的财务流程，减少了财务人员的手工记账和核对工作，降低了人力成本和错误风险。创新赋能：数字化底座提供的技术架构和数据资源为企业的创新活动提供了土壤。企业可以开展基于人工智能的新产品研发、利用大数据挖掘新的商业机会等创新活动。数字化底座是企业或组织进行数字化转型的基石，是一种集成化的基础设施。它整合了包括数据、技术、流程和人员能力等多种要素，为企业的数字化应用、业务创新和高效运营提供全面的底层支撑。数字化底座就像是一个自动同步到财务系统用于工资核算。能力支撑层数字技能培训：为员工提供数字化技能培训，包括数据处理、软件操作、新技术应用等方面的培训。数字化运营管理：建立数字化的运营管理机制，包括系统监控、性能评估、故障

“万能插座”，可以接入各种数字化工具和业务应用，并且保障它们稳定、高效地运行。主要构成部分数据平台数据采集与整合：通过多种方式收集数据，如物联网设备采集物理世界的数据、软件接口从各种业务系统抽取数据处理等。例如，通过系统监控工具实时监测业务系统的运行状态，及时发现和解决系统故障。作用与优势业务敏捷性提升：数字化底座能够快速支持新业务应用的开发和部署。例如，企业想要推出一款新的移动应用服务，数字化自动化的财务流程，减少了财务人员的手工记账和核对工作，降低了人力成本和错误风险。创新赋能：数字化底座提供的技术架构和数据资源为企业的创新活动提供了土壤。企业可以开展基于人工智能的新产品研发、利用大数据挖掘新的商业机会等创新活动。数字化底座是企业或组织进行数字化转型的基石，是一种集成化的基础设施。它整合了包括数据、技术、流程和人员能力等多种要素，为企业的数字化应用、业务创新和高效运营提供全面的底层支撑。数字化底座就像是一个自动同步到财务系统用于工资核算。能力支撑层数字技能培训：为员工提供数字化技能培训，包括数据处理、软件操作、新技术应用等方面的培训。数字化运营管理：建立数字化的运营管理机制，包括系统监控、性能评估、故障

底座的核心作用包括：一、数字化与数据底座的关系（一）数字化对数据底座的依赖数据驱动决策的基础：在数字化进程中，企业的决策从基于经验转变为基于数据。数据底座作为集中存储和管理数据的基础设施，为决策提供了。不同业务系统的数据在数据底座中相互关联，形成复杂的关系网络。（二）实时性与动态性实时数据处理需求：数字化业务往往要求数据底座能够实时处理数据。例如，在金融交易领域，需要对实时的市场行情数据和交易数据的推动作用提升数据质量助力数字化转型：高质量的数据是数字化成功的关键。数据底座通过数据治理功能，包括数据标准管理、数据质量管理和元数据管理等，能够提高数据的准确性、完整性和一致性。促进数据共享与协作加速数字化进程：数据底座打破了企业内部的数据孤岛，实现了数据在不同部门和系统之间的共享和协作。二、数字化背景下数据底座的特点（一）数据多样性与复杂性多源异构数据的融合：数字化环境下，数据底座需要处理来自不同渠道的多种类型数据。这些数据包括结构化数据（如企业财务数据、客户关系数据）、半结构化数据和非结构化数据（如图片、视频、语音等）。数据关联关系的复杂性：数据之间的关联关系在数字化过程中变得更加复杂

软件生产需要的架构、技术组件和生产过程，为上述两个中台提供了支撑。资产与知识方面：数字化建设积累的组件、技术组件、模型和数据等将成为企业资产被管理起来。金融企业需要以数据为核，将这些数字化积累进行有效金融行业数字化转型首先需要考虑金融风险的控制，打造智慧金融，更好地洞察客户需求，服务政府改革、服务产业升级、服务民生改善。还要通过运用中台的架构能力，加速创新业务的快速落地，达到促进技术架构与业务架构深度融合和业务信息结构化的目标，提升数字化的智能决策能力。数据与业务方面：金融企业需要以数据驱动企业数字化转型。企业需要以流程为核心，精细关注流程的当事人、责任体和交易事件，实现业务数据化和数供业务使用，形成业务到数据、数据到业务的闭环。过程与方法方面：金融企业需要通过不断地创新研发，将领域工程与应用工程分离设计，实现金融企业安全稳定的稳态建设和灵活应变的敏态建设。在数字化转型中，企业需要不断地优化和改进内部的流程与方法，将数字化技术与业务结合，不断地开发新的数字化服务，不断提高金融服务的水平。平台与架构方面：金融企业的数字化中台分为业务中台、数据中台和技术中台。这三者之间相辅相成

软件生产需要的架构、技术组件和生产过程，为上述两个中台提供了支撑。资产与知识方面：数字化建设积累的组件、技术组件、模型和数据等将成为企业资产被管理起来。金融企业需要以数据为核，将这些数字化积累进行有效金融行业数字化转型首先需要考虑金融风险的控制，打造智慧金融，更好地洞察客户需求，服务政府改革、服务产业升级、服务民生改善。还要通过运用中台的架构能力，加速创新业务的快速落地，达到促进技术架构与业务架构深度融合和业务信息结构化的目标，提升数字化的智能决策能力。数据与业务方面：金融企业需要以数据驱动企业数字化转型。企业需要以流程为核心，精细关注流程的当事人、责任体和交易事件，实现业务数据化和数供业务使用，形成业务到数据、数据到业务的闭环。过程与方法方面：金融企业需要通过不断地创新研发，将领域工程与应用工程分离设计，实现金融企业安全稳定的稳态建设和灵活应变的敏态建设。在数字化转型中，企业需要不断地优化和改进内部的流程与方法，将数字化技术与业务结合，不断地开发新的数字化服务，不断提高金融服务的水平。平台与架构方面：金融企业的数字化中台分为业务中台、数据中台和技术中台。这三者之间相辅相成

“万能插座”，可以接入各种数字化工具和业务应用，并且保障它们稳定、高效地运行。主要构成部分数据平台数据采集与整合：通过多种方式收集数据，如物联网设备采集物理世界的数据、软件接口从各种业务系统抽取数据处理等。例如，通过系统监控工具实时监测业务系统的运行状态，及时发现和解决系统故障。作用与优势业务敏捷性提升：数字化底座能够快速支持新业务应用的开发和部署。例如，企业想要推出一款新的移动应用服务，数字化自动化的财务流程，减少了财务人员的手工记账和核对工作，降低了人力成本和错误风险。创新赋能：数字化底座提供的技术架构和数据资源为企业的创新活动提供了土壤。企业可以开展基于人工智能的新产品研发、利用大数据挖掘新的商业机会等创新活动。数字化底座是企业或组织进行数字化转型的基石，是一种集成化的基础设施。它整合了包括数据、技术、流程和人员能力等多种要素，为企业的数字化应用、业务创新和高效运营提供全面的底层支撑。数字化底座就像是一个自动同步到财务系统用于工资核算。能力支撑层数字技能培训：为员工提供数字化技能培训，包括数据处理、软件操作、新技术应用等方面的培训。数字化运营管理：建立数字化的运营管理机制，包括系统监控、性能评估、故障

“万能插座”，可以接入各种数字化工具和业务应用，并且保障它们稳定、高效地运行。主要构成部分数据平台数据采集与整合：通过多种方式收集数据，如物联网设备采集物理世界的数据、软件接口从各种业务系统抽取数据处理等。例如，通过系统监控工具实时监测业务系统的运行状态，及时发现和解决系统故障。作用与优势业务敏捷性提升：数字化底座能够快速支持新业务应用的开发和部署。例如，企业想要推出一款新的移动应用服务，数字化自动化的财务流程，减少了财务人员的手工记账和核对工作，降低了人力成本和错误风险。创新赋能：数字化底座提供的技术架构和数据资源为企业的创新活动提供了土壤。企业可以开展基于人工智能的新产品研发、利用大数据挖掘新的商业机会等创新活动。数字化底座是企业或组织进行数字化转型的基石，是一种集成化的基础设施。它整合了包括数据、技术、流程和人员能力等多种要素，为企业的数字化应用、业务创新和高效运营提供全面的底层支撑。数字化底座就像是一个自动同步到财务系统用于工资核算。能力支撑层数字技能培训：为员工提供数字化技能培训，包括数据处理、软件操作、新技术应用等方面的培训。数字化运营管理：建立数字化的运营管理机制，包括系统监控、性能评估、故障

底座的核心作用包括：一、数字化与数据底座的关系（一）数字化对数据底座的依赖数据驱动决策的基础：在数字化进程中，企业的决策从基于经验转变为基于数据。数据底座作为集中存储和管理数据的基础设施，为决策提供了。不同业务系统的数据在数据底座中相互关联，形成复杂的关系网络。（二）实时性与动态性实时数据处理需求：数字化业务往往要求数据底座能够实时处理数据。例如，在金融交易领域，需要对实时的市场行情数据和交易数据的推动作用提升数据质量助力数字化转型：高质量的数据是数字化成功的关键。数据底座通过数据治理功能，包括数据标准管理、数据质量管理和元数据管理等，能够提高数据的准确性、完整性和一致性。促进数据共享与协作加速数字化进程：数据底座打破了企业内部的数据孤岛，实现了数据在不同部门和系统之间的共享和协作。二、数字化背景下数据底座的特点（一）数据多样性与复杂性多源异构数据的融合：数字化环境下，数据底座需要处理来自不同渠道的多种类型数据。这些数据包括结构化数据（如企业财务数据、客户关系数据）、半结构化数据和非结构化数据（如图片、视频、语音等）。数据关联关系的复杂性：数据之间的关联关系在数字化过程中变得更加复杂

底座的核心作用包括：一、数字化与数据底座的关系（一）数字化对数据底座的依赖数据驱动决策的基础：在数字化进程中，企业的决策从基于经验转变为基于数据。数据底座作为集中存储和管理数据的基础设施，为决策提供了。不同业务系统的数据在数据底座中相互关联，形成复杂的关系网络。（二）实时性与动态性实时数据处理需求：数字化业务往往要求数据底座能够实时处理数据。例如，在金融交易领域，需要对实时的市场行情数据和交易数据的推动作用提升数据质量助力数字化转型：高质量的数据是数字化成功的关键。数据底座通过数据治理功能，包括数据标准管理、数据质量管理和元数据管理等，能够提高数据的准确性、完整性和一致性。促进数据共享与协作加速数字化进程：数据底座打破了企业内部的数据孤岛，实现了数据在不同部门和系统之间的共享和协作。二、数字化背景下数据底座的特点（一）数据多样性与复杂性多源异构数据的融合：数字化环境下，数据底座需要处理来自不同渠道的多种类型数据。这些数据包括结构化数据（如企业财务数据、客户关系数据）、半结构化数据和非结构化数据（如图片、视频、语音等）。数据关联关系的复杂性：数据之间的关联关系在数字化过程中变得更加复杂

国有企业跨部门、跨专业、跨领域的数据资源情况，可采用“汇集-融合-治理-应用”的建设方法，构建大数据中心，设计并实施主数据与融合模型，发现并优化数据质量问题，建立快速的数据服务化能力。同时，建立多业务维度下的数据资产目录，规范全过程的数据资产管理，结合管理要求，开展数据考核与评价体系建设，持续推进数据运营工作。数字化管理国有企业的数字化转型需要从上至下进行全面的工作，要明确实行数字化转型一把手负责制。为适应数字化转型时代的需求，需要进行体制机制创新，优化组织机构和职能设置，建立数字化管理组织、制度、流程和规范等，包括数据管理组织与业务协同组织，并积极探索敏捷组织建设，以灵活的组织架构支持业务的快速，实现双向交流与习，共同推动企业发展中的数字化转型。同时，还可以通过引进外部优秀人才，满足企业对紧缺人的需求。数字化业务从产业链的全过程视角出发，通过对企业关键活动的掌握，例如人力资源、财务、物资、生产、研发、运输、供应链、销售、客户服务、库存管理等，实现业务一体化、业务共享化、业务可追溯化、业务知库建设和运营监控体系等数字化应用，推动业务的变革与创新。数字化服务由于国有企业及的行业和领域众多，在

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...

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

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：

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•...

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":...

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

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。

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

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"}...

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。...