大模型在数据产品中的应用场景

大模型应用场景广泛，覆盖了多个领域，包括但不限于：自然语言处理：如文本生成、机器翻译、情感分析、问答系统等。计算机视觉：如图像分类、目标检测、图像生成等。语音识别与合成：实现高质量的语音转文字和文（InfinityIntelligence），是一款基于星环大模型底座，结合个人知识库企业知识库、法律法规、财经等多种知识源的企业级垂直领域问答产品。

大模型应用场景广泛，覆盖了多个领域，包括但不限于：自然语言处理：如文本生成、机器翻译、情感分析、问答系统等。计算机视觉：如图像分类、目标检测、图像生成等。语音识别与合成：实现高质量的语音转文字和文（InfinityIntelligence），是一款基于星环大模型底座，结合个人知识库企业知识库、法律法规、财经等多种知识源的企业级垂直领域问答产品。

大模型应用场景广泛，覆盖了多个领域，包括但不限于：自然语言处理：如文本生成、机器翻译、情感分析、问答系统等。计算机视觉：如图像分类、目标检测、图像生成等。语音识别与合成：实现高质量的语音转文字和文（InfinityIntelligence），是一款基于星环大模型底座，结合个人知识库企业知识库、法律法规、财经等多种知识源的企业级垂直领域问答产品。

大模型应用场景广泛，覆盖了多个领域，包括但不限于：自然语言处理：如文本生成、机器翻译、情感分析、问答系统等。计算机视觉：如图像分类、目标检测、图像生成等。语音识别与合成：实现高质量的语音转文字和文（InfinityIntelligence），是一款基于星环大模型底座，结合个人知识库企业知识库、法律法规、财经等多种知识源的企业级垂直领域问答产品。

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、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”。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

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、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”。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

在数字化时代，数据中台作为一种新兴的数据管理架构，正逐渐被企业广泛应用于多个领域。数据中台的应用场景主要涵盖企业数据分析、营销智能化、产品研发和客户服务等方面。企业数据分析：通过数据中台，企业可以将可以及时发现问题，并采取相应措施进行改进。例如，一家电信运营商可以通过数据中台实时监控客户的服务质量指标，发现并解决网络故障和异常，提升客户满意度和忠诚度。数据中台的应用场景是多样且广泛的，涵盖了企业销售数据、用户反馈和竞争情报的分析，了解用户对不同车型的喜好和需求，为产品设计和研发提供有力支持。客户服务：数据中台的应用还可以提升企业的客户服务水平。通过对客户投诉、反馈和行为数据的监控和分析，企业数据分析、营销智能化、产品研发和客户服务等方面。通过数据中台的应用，企业可以更好地驱动决策和创新发展，提升竞争力。星环数据中台解决方案星环数据中台聚合跨域数据，对数据进行清洗、转换、整合，实现数据各类内部和外部数据进行汇聚、整合和分析。通过数据分析，企业可以深入了解市场趋势、消费者行为、产品销售情况等信息，从而为企业决策提供科学和可靠的依据。例如，一家电商企业可以利用数据中台对用户购买记录

AI大模型的应用场景非常广泛，涵盖了多个行业和领域。以下是一些具体的应用场景：金融领域风险评估与信用评级：通过对海量金融数据的分析，包括客户的交易记录、信用历史、收入情况等，AI大模型能够更准确地投资建议和组合优化方案，帮助投资者做出更明智的投资决策。金融欺诈检测：识别和防范各类金融欺诈行为，如信用卡盗刷、保险欺诈、洗钱等。通过对交易数据和用户行为的实时监测和分析，AI大模型能够发现异常模式和和兴趣，推荐适合的学习资源，如教材、课件、视频、练习题等，丰富学生的学习素材，提高学习资源的利用效率。虚拟教学环境与仿真实验：创建虚拟的教学环境和仿真实验场景，让学生在虚拟世界中进行实践操作和体验，提高，提高产品质量和生产效率。设备故障预测与维护：通过对设备运行数据的监测和分析，预测设备的故障发生时间和故障类型，提前安排维护计划，减少设备停机时间，降低维修成本，提高设备的可靠性和使用寿命。供应链优化：优化供应链管理，包括需求预测、库存管理、供应商选择等。通过对市场需求和供应链数据的分析，实现精准采购、合理库存和高效配送，提高供应链的协同效率和竞争力。产品设计与研发：辅助工程师进行产品设计和研发，通过

在数字化时代，数据中台作为一种新兴的数据管理架构，正逐渐被企业广泛应用于多个领域。数据中台的应用场景主要涵盖企业数据分析、营销智能化、产品研发和客户服务等方面。企业数据分析：通过数据中台，企业可以将可以及时发现问题，并采取相应措施进行改进。例如，一家电信运营商可以通过数据中台实时监控客户的服务质量指标，发现并解决网络故障和异常，提升客户满意度和忠诚度。数据中台的应用场景是多样且广泛的，涵盖了企业销售数据、用户反馈和竞争情报的分析，了解用户对不同车型的喜好和需求，为产品设计和研发提供有力支持。客户服务：数据中台的应用还可以提升企业的客户服务水平。通过对客户投诉、反馈和行为数据的监控和分析，企业数据分析、营销智能化、产品研发和客户服务等方面。通过数据中台的应用，企业可以更好地驱动决策和创新发展，提升竞争力。星环数据中台解决方案星环数据中台聚合跨域数据，对数据进行清洗、转换、整合，实现数据各类内部和外部数据进行汇聚、整合和分析。通过数据分析，企业可以深入了解市场趋势、消费者行为、产品销售情况等信息，从而为企业决策提供科学和可靠的依据。例如，一家电商企业可以利用数据中台对用户购买记录

在数字化时代，数据中台作为一种新兴的数据管理架构，正逐渐被企业广泛应用于多个领域。数据中台的应用场景主要涵盖企业数据分析、营销智能化、产品研发和客户服务等方面。企业数据分析：通过数据中台，企业可以将可以及时发现问题，并采取相应措施进行改进。例如，一家电信运营商可以通过数据中台实时监控客户的服务质量指标，发现并解决网络故障和异常，提升客户满意度和忠诚度。数据中台的应用场景是多样且广泛的，涵盖了企业销售数据、用户反馈和竞争情报的分析，了解用户对不同车型的喜好和需求，为产品设计和研发提供有力支持。客户服务：数据中台的应用还可以提升企业的客户服务水平。通过对客户投诉、反馈和行为数据的监控和分析，企业数据分析、营销智能化、产品研发和客户服务等方面。通过数据中台的应用，企业可以更好地驱动决策和创新发展，提升竞争力。星环数据中台解决方案星环数据中台聚合跨域数据，对数据进行清洗、转换、整合，实现数据各类内部和外部数据进行汇聚、整合和分析。通过数据分析，企业可以深入了解市场趋势、消费者行为、产品销售情况等信息，从而为企业决策提供科学和可靠的依据。例如，一家电商企业可以利用数据中台对用户购买记录

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•...

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

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

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"}...

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":...

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。

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...

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：

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

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。...