大模型怎么样

略有不同，Query语法一样。【用户问题3】inceptor对交易型业务的支持性能怎么样？比如数据查询之类的【问题答复】在对交易型业务的支持方面。Inceptor不支持交易型业务，该组件主要擅长做spark的conf目录中，然后按照一定要求修改外部应用的部分配置文件即可。社区版对国产化支持度怎么样？可以在麒麟V10里安装吗？【用户问题】社区版对国产化支持度怎么样？可以在麒麟V10里安装吗，您是想存到inceptor还是hdfs，特别是以什么样的形式来保存。其次我们有一个TDS工具是Transporter（大数据整合工具）,可以支持将分散于各个地方、各种平台上的各种格式的数据同步或集成到满足用户高性能并发在线OLAP需求。【用户问题2】argodb函数、sql语法和inceptor一样吗？【问题答复】在函数和SQL语法方面，Argodb函数和Inceptor绝大部分都是一样的，DDL大数据平台上，通过简洁、统一的可视化界面快速配置数据流转流程，实现异构平台和数据源之间的数据流转。目前这个产品已在我们的社区订阅版中提供，具体信息可查看：https

大模型流式输出是一种在大模型生成文本时，将结果逐步、连续地输出呈现给用户的方式，而非一次性输出全部内容，就像人类边思考边表达一样。大模型基于特定的技术架构和协议来实现。模型在生成文本时，按照一定的顺序逐个生成字符、单词或短语等文本片段，并即时将这些片段传输到客户端进行显示，从而形成连续的输出流。优点提高交互性：能够让用户在模型生成文本的过程中实时看到输出结果，增强用户与模型之间的互动体验，使用户可以根据已生成的部分内容及时调整提问或给出进一步的指令，引导模型生成更符合期望的结果。提升响应速度感知：在处理长文本生成任务时，无需等待整个文本生成完毕再展示，用户可以更快地看到部分结果，从而感觉模型的响应速度更快，减少等待的焦虑感。增强灵活性：可以动态调整生成内容的方向和细节。比如在生成故事时，用户可以根据前面已经生成的情节，要求模型在后续的生成中加入特定的元素或改变故事的发展方向，使生成的文本更贴合用户的需求。节省资源：对于一些对实时性要求较高但又不需要一次性获取全部结果的场景，可以在生成过程中及时获取和处理有用的信息，而无需等待完整的输出，从而提高资源的利用效率，尤其适用于处理大规模文本

大模型流式输出是一种在大模型生成文本时，将结果逐步、连续地输出呈现给用户的方式，而非一次性输出全部内容，就像人类边思考边表达一样。大模型基于特定的技术架构和协议来实现。模型在生成文本时，按照一定的顺序逐个生成字符、单词或短语等文本片段，并即时将这些片段传输到客户端进行显示，从而形成连续的输出流。优点提高交互性：能够让用户在模型生成文本的过程中实时看到输出结果，增强用户与模型之间的互动体验，使用户可以根据已生成的部分内容及时调整提问或给出进一步的指令，引导模型生成更符合期望的结果。提升响应速度感知：在处理长文本生成任务时，无需等待整个文本生成完毕再展示，用户可以更快地看到部分结果，从而感觉模型的响应速度更快，减少等待的焦虑感。增强灵活性：可以动态调整生成内容的方向和细节。比如在生成故事时，用户可以根据前面已经生成的情节，要求模型在后续的生成中加入特定的元素或改变故事的发展方向，使生成的文本更贴合用户的需求。节省资源：对于一些对实时性要求较高但又不需要一次性获取全部结果的场景，可以在生成过程中及时获取和处理有用的信息，而无需等待完整的输出，从而提高资源的利用效率，尤其适用于处理大规模文本

数据治理治什么？在哪治？怎么治？在数字化浪潮席卷全球的今天，数据已成为新型生产要素，被誉为"新时代的石油"。然而，如同石油需要提炼加工才能发挥价值一样，数据也需要科学管理才能转化为有效资产。这就规地收集、存储、使用数据成为重要课题。数据治理需要建立访问控制机制，防止数据泄露、滥用，同时满足各类合规要求。接着是数据标准与架构。统一的数据定义、格式和模型是数据共享与交换的基础。数据治理要制定并数据流动等场景中，各方需遵循共同的数据标准与规则，才能实现安全有效的合作。数据治理怎么治？实施数据治理需要系统化的方法和持续的努力，主要包括以下几个关键环节：建立治理框架是开始。这包括制定数据战略、明确

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数据治理治什么？在哪治？怎么治？在数字化浪潮席卷全球的今天，数据已成为新型生产要素，被誉为"新时代的石油"。然而，如同石油需要提炼加工才能发挥价值一样，数据也需要科学管理才能转化为有效资产。这就规地收集、存储、使用数据成为重要课题。数据治理需要建立访问控制机制，防止数据泄露、滥用，同时满足各类合规要求。接着是数据标准与架构。统一的数据定义、格式和模型是数据共享与交换的基础。数据治理要制定并数据流动等场景中，各方需遵循共同的数据标准与规则，才能实现安全有效的合作。数据治理怎么治？实施数据治理需要系统化的方法和持续的努力，主要包括以下几个关键环节：建立治理框架是开始。这包括制定数据战略、明确

。证券公司大数据平台与应用现状从大数据应用的整个情况来看，证券公司现在情况怎么样，它的理解思路，对于大数据理解思路怎么样，我们这里做了一个总结。首先，从技术角度说，大数据处理技术包括：数据采集、数据处理，利用数据分析服务器传送到星环的集群平台上面去，整个体系架构是发生变化了。我们现在整个大数据平台建设情况怎么样，举一个例子，刚才提到这次项目产生三个结果、三个系统：数据洞察系统、标签管理系统、自动化营销数据管理现状与挑战首先，我简单的澄清一下“数据中心”这一概念。数据中心跟我们传统认为的机房建设的数据中心是不一样的。如果准确描述的话，应该是ODS，或者是数据仓库的一个概念，所以今天主要是基于星环大，怎么利用大数据技术做高效、高性能数据处理。第三，数据科学。我们在数据处理基础上面应该有成熟数据应用方面、分析方法。刚才张总、孙总也讲了大数据分析，技术给我们一些价值，利用深度学习、AI或者人工智能这方服务，这是第二个方面。第三，风险管理。如果在数据准确或者数据质量保证前提下，应用大数据技术创建一些风险模型，对我们整个券商在运营过程中建立风险指标，来屏蔽我们运营过程中一些风险。第四、第五方面是投资

大模型提示词模板（PromptTemplates）是用于引导大模型生成特定类型输出的标准化输入。以下是一些不同场景下的提示词模板示例：问答（Q&A）：“什么是[主题]？请简洁地解释一下包含[要点1]、[要点2]和[要点3]。”指令遵循：“请列出制作[物品]的步骤。”创意写作：“创作一首关于[主题]的诗。”角色扮演：“如果你是[角色]，在[情境]中你会怎么做？”信息检索：“查找并总结

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"}...

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：

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。...

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

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

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...

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。

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...