LLMs大模型

知识图谱是一种用于表示和处理知识关系的技术，LLMs是指基于大规模语料库训练的语言模型。LLMs是目人工智能领域中热门的技术之一，它通过大规训练语料库来学习语言模型，可以自动生成文本、回答问题等。而知识图谱是通过构建实体和关系之间的网络来表示和处理知识关系，可以帮助机器更好地理解和处理知识。将LLMs与知识图谱相结合，可以充分发挥它们各自的优势。LLMs通过学习大规模语料库，可以获得丰富的语义信息，能够对企业内外的文本信息进行理解和处理。知识图谱则更擅长处理和表示实体和关系之间的知识关系，可以帮助机器更深入地理解企业内部的知识。LLMs+知识图谱在企业智能化中的应用将LLMs+知识图谱应用于企业智能化中，可以加速企业的决策过程、优化企业的运营效率。例如，在企业知识管理中，LLMs可以通过学习大量的文本信息，帮助企业更好地掌握市场动态、行业发展趋势等，为企业高层决策提供更准确的参考。同时，知识图谱可以帮助企业对知识进行分类、关联和搜索，提高企业内部知识分享与协同。

大模型助手是基于大型语言模型（LLMs）构建的智能工具，它们能够执行多种任务，提高工作效率和创造力。以下是一些大模型助手的定义和功能：大模型助手是指那些训练规模庞大、参数数量巨大、具有高度复杂结构的深度学习模型，它们能够捕捉到非常复杂的特征关系，并具备较强的泛化能力。大模型功能自然语言理解和生成：大模型助手能够理解用户的指令和上下文，自动生成或编辑文档内容。图片理解：某些大模型助手能够识别图片中包含的元素和基本特征，并解析其中的各类信息，如字节跳动的豆包AI助手。数据分析：结合大模型的自然语言处理能力和数据分析技术，将自然语言转换成数据分析的语言或代码，实现从数据获取、分析到可视化的全流程

大模型多智能体技术是指利用大型语言模型（LLMs）来驱动多个智能体，以实现更高级的协作和决策能力。大模型多智能体系统是指利用规模庞大、训练数据丰富的语言模型或多模态模型作为核心组件的智能体系统。这些系统具备高度的自然语言处理和全面的知识，能够理解和生成类似人类的指令，促进在广泛的情境中的复杂交互和决策。大模型应用大模型多智能体技术在多个领域有广泛的应用，包括但不限于：经济与金融：利用多智能体模型应用。大模型技术进展具身智能（EAI）：推动通用人工智能（AGI）发展的关键技术，涵盖计算机视觉、自然语言处理和机器人技术，尤其在具身感知和交互方面表现突出。多模态大模型：助力企业数字化转型，通过跨多样化的智能体之间进行互动，以有效地模拟复杂的现实世界环境。通用人工智能基于AI大模型的推理功能，结合了RAG（检索增强生成）、智能体（Agent）、知识库、向量数据库、知识图谱等先进技术，我们向实现真正的AGI（通用人工智能）迈出了重要一步。数字化转型多模态大模型如何助力企业数字化转型，利用数字技术彻底改造原有的商业模式、运营模式和生产/服务模式，实现能力的全面升级。

大模型检索技术是一种结合了传统信息检索和大型语言模型（LLMs）的技术，它通过从外部知识库中检索相关信息，并将其作为提示（Prompt）输入给大型语言模型，以增强模型处理知识密集型任务的能力，如问答提示往往依赖反复试验且效果不稳定。多模态检索：多模态检索技术涉及多个数据模态的检索，通过整合这些不同形式的数据，提供更全面的搜索结果。向量检索技术：在大模型应用场景中，向量检索技术能够支持提示词工程，增强大模型的知识和记忆能力。它深入探讨了向量检索的基本原理、关键技术、应用场景及实践挑战。RAG的应用：RAG已成为当前最火热的LLM应用方案，许多产品几乎完全基于RAG构建，范围从结合了网络搜索引擎和大语言模型的问答服务，到数以百计的“与数据对话”的应用程序。、文本摘要、内容生成等。检索增强内容生成（RAG）：RAG技术通过在给模型发送消息之前首先进行内容检索，从其他数据源提取相关数据，然后插入到当前对话消息中给到模型，解决了模型既要知晓大量它不知道的知识，又避免消息窗口不够的局限。提示工程（PromptEngineering）：通过输入文本来引导预训练模型生成更符合行业要求的输出过程。这种方法可以简化多样任务处理流程，并能灵活适应广泛需求，但找到高效

大模型搜索是指利用大型机器学习模型，特别是大型语言模型（LLMs），来增强和改进搜索技术的过程。这些模型通过学习海量的数据，能够理解和处理自然语言查询，提供更精准、更个性化的搜索结果。以下是大模型搜索的几个关键点：提高搜索效率和质量：大模型能够理解和处理自然语言查询，这意味着用户可以以接近自然对话的方式提出复杂和详细的问题，而不是仅依赖于关键词。这样不仅能提高搜索的效率，也使得搜索结果更加准确和相关。支持多模态搜索：随着AI技术的进步，大模型不仅能处理文本信息，还能理解图像、音频和视频等多种数据格式。这使得搜索工具能够提供更加全面和丰富的搜索结果，如通过图像搜索相关信息或利用语音查询。个性化搜索体验：大模型可以通过分析用户的搜索历史、偏好和行为模式来提供更加个性化的搜索结果。这种个性化不仅限于内容推荐，还包括搜索界面和交互方式的个性化设置，从而提升用户满意度和忠诚度。增强语义理解和上下文相关性：大模型通过对大量数据的学习，能够更好地理解语义信息和上下文关系，这使得搜索引擎能够更准确地捕捉用户的意图和需求，即使在面对模糊或多义性查询时也能提供相关的结果。改善长尾查询处理：长尾查询是指

复杂的模式和特征，具有更强大的泛化能力，可以对未见过的数据做出准确的预测。大语言模型：（LargeLanguageModels，简称LLMs）是大模型的一个子集，专注于处理自然语言，能够理解、生成和大模型和大语言模型是人工智能领域中两个重要的概念，各自有不同的特点和应用场景。大模型：通常指的是具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型，这些模型通常由深度神经网络构建而成，拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型的设计目的是为了提高模型的表达能力和预测性能，能够处理更加复杂的任务和数据。大模型在各种领域都有广泛的应用，包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别和推荐系统等。大模型通过训练海量数据来学习处理大规模文本数据。大语言模型在机器翻译、文本生成、对话系统等任务上取得显著成果。这些模型通过在大型文本语料库上进行训练，学会理解语言的结构、语义、语境和语用等方面。大语言模型的特点是规模庞大，包含数十亿的参数，帮助它们学习语言数据中的复杂模式。大模型是一个更广泛的概念，包括了大语言模型在内的多种类型的模型，而大语言模型则是专门针对自然语言处理任务的大模型。大模型可以应用于多种不同的领域，而大语言模型主要应用于自然语言相关的任务。

大模型语言通常指的是用于构建大规模预训练模型的编程语言和框架。大语言模型（LLMs）：大语言模型是在大规模文本语料上训练的预训练语言模型，它们能够理解和生成人类语言。这些模型通常具有大量的参数，并使用巨量的文本数据进行训练。实时语音交互：某些大模型i能够实现与大型语言模型的实时语音交互，无需语音转录，直接从语音指令中生成文本和语音响应，显著提升了用户体验。多模态能力：一些大模型是多模态版本，能够在现实场景中控制机器人完成简单任务，它们能够处理文本、音频、图像等多种形式的数据。涌现能力：大语言模型展现出的“涌现能力”，如上下文学习、指令遵循、逐步推理等，是其规模达到一定水平后显现的特殊能力。开源大语言模型：国内外有许多组织开源了他们的大语言模型，这些模型能够处理各种自然语言处理任务，如生成、分类、摘要、翻译、语音识别等。应用前景：大语言模型的应用前景广阔，它们正在改变计算机理解和生成人类语言的方式，并在多个领域展现出强大的潜力。交互体验：大模型通过模仿人类的交流机制，特别是在非正式语言交互方面，提供了良好的交互体验，这对于AI的商业应用很重要

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

，也称为大型语言模型（LargeLanguageModels，LLMs），是指具有大量参数和复杂结构的机器学习模型，能够处理海量数据、完成各种复杂的任务，如自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。大模型大模型系统是指那些具备大规模数据处理能力和强大的数据泛化能力的深度学习模型所构成的应用框架。这些模型通常参数量巨大，通过预训练和自监督学习等技术进行训练和优化。以下是大模型系统的几个关键方面：大模型应用：大模型应用广泛，包括但不限于办公类产品、编程辅助工具、教育知识类产品、搜索引擎和推荐系统等。它们通过理解用户的指令和上下文，自动生成或编辑文档内容，提供代码补全、错误检测和修复建议，个性化学习推荐、智能辅导和自动化评估，以及优化搜索算法和内容推荐。大模型技术进展：技术角度来说，大模型在增强实时性和真实性、支持多模态、扩展知识和技能、连接物理世界、改进复杂推理、自主智能体等方面都有了很大进展。大模型研究进展：大模型技术还处于初级研究阶段，存在许多亟需解决的问题，包括模型的可解释性、模型机理的研究、与现实世界的可交互性、安全可控、伦理道德问题，以及如何更好地对接下游任务等。算力底座升级：随着

作为一家企业级大数据基础软件开发商，星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。其中，三中心分别是存储中心、分析探索中心、业务赋能中心；六能力包括数据汇聚能力、数据整合能力、智能分析能力、实时计算能力、统一访问能力、统一服务能力；两个体系则是安全和运维保障体系与数据和分析支撑体系。三中心、六能力、两个保障体系都构建在一个云底座之上，满足企业私有化或者混合云多云的部署形态，同时灵活组件式的可插拔式部署形态，能够帮助企业更迅速的起步，按规划分步完善数据中台建设。除了提供基础组件和相应的工具帮助客户快速构建数据中台之外，星环科技还提供咨询实施服务，可以为企业提供量身定制的“数据云基础设施+咨询服务的端到端产品+服务”的综合解决方案。在星环科技的咨询服务产品体系中，包括为企业构建中台的架构规划、应用规划，以及帮助企业实施建设数据底座、数据中台、数据仓库，以及数据治理服务，也包括了数据的分析、业务分析、...

近年来，企业数据安全问题的重要性被提上了前所未有的高度。星环科技提供了从云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据安全能力。覆盖数据生命周期的各个阶段，涉及数据的收集、存储、使用、加工以及开放流通。全方位保障企业的数据安全，支撑业务合法合规的开展。星环科技凭借全面的数据安全能力助力某支付机构构建安全防线的落地实践。该支付机构拥有大量数据资产，目前机构面临着较大的挑战，需要加强数据安全管理，为此，机构决定与星环科技合作，利用星环科技的技术来提升数据安全管理能力，共同打造一个基于隐私计算的数据服务平台DaaS。根据客户需求，星环科技在基础设施层提供了基于容器的云原生操作系统TCOS，可以为用户提供独立的数据与计算环境，减少数据对外暴露的风险。在数据平台层，星环科技大数据基础平台TDH新版本增强了安全技术，支持行列级权限控制、动态脱敏等。在数据资产层，星环科技借助两款新产品：数据安全管理平台Defensor帮助企业构建整个数据安全管理域及数据流通平台Navier：包含隐私计算平台SophonP²C和数据交易门户datamall，提供包括联邦学习和差分隐私等技术能力。该支付机构的数据管理平...

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，具备大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵，多年来深耕电力领域，覆盖电力产业“发-输-变-配-用”五大环节，为推动电力行业数字化转型做出了重要贡献。在国网上海电力智能配用电大数据应用系统建设项目中，基于星环科技大数据基础平台TDH构建的智能配用电大数据应用系统汇集了浦东1210平方千米的236万户的用电数据，高负荷738万千瓦，年用电量329亿度，占上海全网四分之一。集成的内外部数据源有10个，整个数据量到现在已经接近8个T了，台账的数据总量有29.14万条。在多元数据集成及大数据平台基础之上，应用系统实现了用电查询，电力地图等基础功能及用户用电行为分析，节电用电预测网架优化和错峰调度等业务应用。基于多源异构数据的关联解析，和海量用电负荷实际数据存储、索引，实现了用电查询的基础应用，包括230万用户，26000个台区，4000余中压馈线的基本台账及用电数据的快速查询，并可以进行用户用电画像、地图定位、供电范围等数据的查询，服务响应时间在三秒以内。此前，星环科技还曾凭借《星环科技电力智慧供应链智能决策平台建设方...

双碳目标下，全国碳排放监测服务平台启动建设力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和，我国明确提出“双碳”目标，充分彰显了在构建人类命运共同体进程中的大国担当。国家电网公司主动担当重要使命，提出“实现双碳目标，能源是主战场，电力是主力军，电网是排头兵”的战略部署，率先行动，发布《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》。“双碳”目标的实现离不开科技支撑。《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》指出，全国碳排放监测服务平台建设的总体目标是以电网数字化赋能和助力国家碳达峰碳中和，实现“电力看双碳”，“双碳看经济”，为国家碳排放统计核算体系建设、宏观调控政策制定、经济社会全面绿色转型发展等工作提供决策支持。平台建设需要解决以下问题：以数字化平台技术解决各省的地市、区县、重点行业碳排放数据维度不全面、核算方法不完善、碳核算体系不统一等方面的问题；强化数据应用，发挥好决策支撑作用，深挖电力大数据价值，开展“电力看环保”“电力看经济”等大数据应用。积极响应号召，星环科技打造碳排放监测服务平台解决方案星环科技作为大数据基础软件领域的代表性企业，有着高度的责任感和使命感，为响应“全国碳排放监测服务平...

时空数据库时空数据库是一种针对时空数据处理的数据库系统。它以时间和空间为基础，整合了空间信息和时间信息，能够对时空数据进行存储、查询和分析。时空数据库广泛应用于交通运输、城市规划、GIS等领域。分布式时空数据库分布式时空数据库是一种对时空数据进行存储和处理的数据库系统，通过分布式存储和分布式计算等技术，可以实现对大规模时空数据的高效处理和分析。与传统的集中式数据库系统不同，分布式时空数据库将数据存储在多个存储节点上，并将计算任务分配给多个计算节点来完成，从而极大地提高了时空数据的处理能力和可靠性。分布式时空数据库的出现，使得处理大规模时空数据成为了可能，也更好地满足了各个领域对时空数据深度分析的需求。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureSpacture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。

为解决AI落地难的问题，星环科技从用户需求端出发，研发了一款基于云原生架构的企业级AI能力运营平台SophonMLOps，助推AI模型落地。SophonMLOps是基于云原生架构构建的企业级AI能力运营平台，聚焦于机器学习模型全生命周期中的模型管理、模型部署、模型监控预警、模型评估和模型迭代等关键环节。通过统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估、统一解释，赋予企业客户易用、高效且安全可靠的AI能力运营服务，协助客户规模化管理日益增长的机器学习模型，提升模型使用效率，降低模型集成管理成本，控制模型生产环境风险。SophonMLOps针对企业AI运营的痛点，围绕企业AI模型接入、运营管理、持续训练的全生命周期，分别提供规模化集成管理、高效模型推理、模型监控预警、模型性能评估、隐私安全保障等功能，为企业的AI日常运营插上翅膀。SophonMLOps打通了AI的全生命周期，为企业的各类用户角色搭建了统一的AI协作平台。对于企业而言，MLOps规模化集成管理了多源异构的机器学习模型，并提供高效且保障隐私安全的模型推理、监控预警及性能评估服务；对用户而言，能感受到操作上的快捷，AI应用与...

随着行业和技术领域的变化日新月异，从数据仓库、动态数仓，到数据湖，从新一代湖仓一体技术到可插拔数据库，概念的引入虽然简单，但如何做到更有效，更复杂的数据资产管理就考验着对生产能力和工艺过程的管理能力。星环科技认为数据中台是一种能力、是一种组织上的策略而不仅仅是一种技术架构，它是在信息化基础上建立的可编织和可复用的数据可分析能力，从而支撑企业数字化转型。星环科技的数据中台三中心、六能力、两个体系星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。数据存储、分析探索、业务赋能三中心第一，帮助企业构建存储中心，提升数据的汇聚和整合能力；第二，构建数据分析探索中心，专注于智能分析能力和实时计算能力的提升，推动智能推荐能力和全链路实时监测和保障能力；第三，构建业务赋能中心，提供统一的访问能力实现跨平台联邦，统一的访问层控制，确保数据安全可用，同时搭建统一的服务能力，面向多场景的服务应用支撑。安全和运维、数据和分...

星环科技作为一家企业级大数据基础软件开发商，在图计算领域深耕多年，有着深厚的技术积淀和丰富的实践经验。星环科技自主研发的分布式图数据库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。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。StellarDB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，目前已经用于金融、政府、交通等众多行业，用于反洗钱、风险控制、营销等多种场景。同时StellarDB还获得了多项行业权威认可：入选信通院2022大数据十大关键词“图计算平台”代表厂商；通过了中国信通院图数据库和图计算平台基础能力两项专项测评；入选著名咨询机构Gartner《中国数据库市场指南》、《工具：中国数据库管理系统供应商甄选》报告等，彰显了其产品技术领先性。如今，5G、物联网、AI等技术的发展应用让数据呈指数倍增长，为图数据库发展提供了更广阔的应用空间。顺势而为，乘势而上...

在国产数据库产品方面，星环科技坚持自主研发与技术创新，打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB和分布式交易型数据库KunDB，以及分布式图数据库StellarDB等产品。KunDB具备较强的SQL兼容性，同时具备高可用、高并发、在线扩缩容、数据强一致性等能力，适用于操作型业务、高并发业务等场景。ArgoDB具备完整的SQL兼容性，同时具备高扩展、高可靠、多模型、存算解耦等能力，一站式满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、OLAP、联邦计算等场景。通过不断的打磨和对业务场景不断的落地实践，ArgoDB和KunDB已成为具有完全自主知识产权的成熟的国产数据库，能够为更多的客户提供高性能、高可靠、成熟的数据库产品服务，帮助用户应对智能数据时代海量数据的分析与探索。分布式图数据库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。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。星环科技StellarDB在金融、政府和社交网络等领域...

图数据库的应用场景非常广泛，可以应用于各个行业。以下是一些常见的应用场景：金融：在金融领域，图数据库可以帮助银行、保险公司等企业处理复杂的数据结构，支持欺诈检测、交易路由、投资组合分析等操作。社交网络：图数据库可以存储和处理社交网络中的复杂关系图谱和大量用户数据，支持好友推荐、社区发现、个性化内容推荐等操作。物流：在物流领域，图数据库可以帮助企业优化路径规划、物流运输等操作，加速发货、配送时间并提高效率。制造业：图数据库可以支持企业处理复杂的设备关系结构图，进行维修保养、设备性能分析、生产计划优化等操作。能源行业：在能源领域，图数据库可以处理复杂的电网、管道等结构图谱，并支持多种能源趋势分析和紧急事件监测等操作。电商：图数据库可以应用于电商业务中，存储和处理复杂的商品与用户之间的关系，支持个性化推荐、购物车分析、用户行为预测等操作。图数据库可以在各个领域中应用，并且在处理复杂的数据结构和大量的数据时比传统数据库具有更高的性能和效率。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、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与...