大模型场景用例

大模型目前的应用场景大致可以分为两类，一类是利用大模型的自然语言理解能力把它作为人机交互的接口，即大模型+应用；第二类场景是用大模型来构建现有应用的大脑、决策机制，利用它的需求理解、分析、推理的能力来构建应用，做一个中枢或者控制器。未来，每个企业都能打造自己的专属大模型，而企业的每个个人都可以拥有自己的AI助理来帮助提升效率，大模型在各行各业的应用将会推动一次产业革命，从而提升整个社会的生产效率。作为一家企业级大数据基础软件开发商，星环科技致力于为行业提供大模型应用构建的一系列工具，以及在擅长的领域研发领域基础大模型，助力企业抓住大模型时代的新机遇。为了帮助企业用户基于大模型构建应用，星环科技推出了大模型持续提升和持续开发工具SophonLLMOps，为用户打通从数据接入和开发、提示工程、大模型微调、大模型上架部署到大模型应用编排和业务效果对齐的全链路流程，从而实现针对大模型的数据和分析的持续提升。同时星环科技还推出了星环无涯金融大模型Infinity、大数据分析大模型SoLar“求索”两大领域大模型。星环无涯融合了舆情、资金、人物、空间、上下游等多模态信息，具备强大的理解和生成能力

金融场景大模型：重塑金融行业新格局在数字化浪潮汹涌的当下，金融行业正经历着深刻变革，而金融场景大模型的出现，无疑成为推动这场变革的关键力量。它宛如一把神奇的钥匙，开启了金融领域智能化、高效化的全新大门。一、深度剖析金融场景大模型金融场景大模型，是专门针对金融领域复杂业务场景打造的人工智能模型。它并非普通的AI模型，而是融合海量金融数据、先进算法与强大算力的结晶。通过对金融市场历史数据、经济指标建议。与通用大模型相比，金融场景大模型具有鲜明的独特优势。它对金融专业知识的理解和运用更加深入，能够准确处理金融领域特有的术语、业务逻辑和风险评估方式。在风险评估中，通用大模型可能只是泛泛分析，而金融场景大模型则能根据金融行业的风险度量标准，精确计算出各种风险指标，为金融机构提供专业、可靠的风险预警。二、多元应用场景，赋能金融全流程（一）智能投顾，开启个性化投资时代在投资领域，金融场景大模型的应用正彻底改变着传统投资模式。以往，投资者往往依赖投资顾问的经验和有限的市场分析来做出投资决策，这种方式不仅效率低，而且难以满足不同投资者的个性化需求。如今，借助金融场景大模型，智能投顾平台能够根据投资者的

数据市场图谱列举了各个用例下的代表供应商，这些供应商在对应用例下具备成熟的产品/解决方案以及成功的落地案例，为银行选型提供参考。报告指出，银行是早应用人工智能与大数据技术的领域之一，目前已在多个业务场景近日，沙丘社区发布《2023中国银行业人工智能与大数据用例分析报告》，凭借在大数据与人工智能领域的技术优势，以及深耕金融领域多年的成功经验，星环科技入选该报告《中国银行业人工智能与大数据市场图谱》“数据治理”、“反欺诈”、“风险预警”、“反洗钱”多个板块。《2023中国银行业人工智能与大数据用例分析报告》通过对50+名银行人工智能与大数据相关从业者的深度调研，以及对上百个银行人工智能与大数据应用案例的深度研究，围绕如何识别和评估人工智能与大数据技术在银行的用例、如何决定用例投入的优先级等问题展开，分析了多家银行人工智能与大数据应用案例，旨在为银行管理者提供决策参考。中国银行业人工智能与大，又能保证后续信用卡中心业务发展的数据应用与分析的需求；紫金农商银行基于星环科技分布式数据库ArgoDB的湖仓集一体架构落地实践，聚焦于大数据平台的升级与迁移，以多模型数据平台技术为依托，实现湖仓技术架构统一，对银行业进行湖仓集一体化建设、提高数据多模存储与计算能力，具有较强的借鉴意义等。

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“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”。

科技多模型联合分析用例作为案例被引用，论证数据库融合带来的客户价值。报告指出，中国独特的商业环境和自主可控的技术需求推动了中国数据库的快速发展，由此带来了以下影响：分布式交易型数据库从“新建场景，降低数据处理效率和延长业务洞察的时间。“为了解决这个问题，中国和全球的数据库供应商都在扩大其产品的用例覆盖范围，推动数据库系统的融合。”例如，在客户360分析中，企业需要组织分析三种类型的数据，并将”发展到核心业务场景人口众多及生活方式迅速数字化致使企业需要更强大的数据性能，而他们所用的老化的数据库管理系统(DBMS)无法满足复杂的数据管理架构带来的挑战使不同类型的数据库管理系统正融合到统一的产品中Gartner指出，“在过去的15年里，中国的企业采用了不同类型的数据库来操作和分析不同类型的数据，例如用图数据库和文档数据库来存储和处理图和文档数据。”多种数据库系统的使用极大地增加了组织架构的复杂性。Gartner以星环科技多模数据库的多模能力为例介绍了数据库融合价值和趋势（关系型数据和非关系型数据联合分析）。图片来源：Gartner

AI大模型是用大量数据和强大的计算机处理能力训练出来的一种深度学习模型。AI大模型是在统机器学习和深度学习模型的基础上进一步发展而来的。传统的机器学习模型和深度学习模型都有其自身的局限性，无法解决某些高难度的问题。而AI大模型则通过增加模型的复杂度和训练数据量来解决这些问题，并且已经在许多领域中取得了重大的突破。AI大模型的应用非常广泛，包括语音识别、图像识别、自然语言处理、推荐系统等方向。比如在语音识别方面，AI大模型可以将口语转换为文本格式，大幅提高了智能语音助手的确率和可靠性。在图像识别方面，AI大模型可以快速地识别出照片中的物体，并且可以更加准确地进行人脸识别。AI大模型通过运用大量的数据和计算能力，可以在很多任务上取得比其他机器学习模型更好的效果。随着技术的不断进步和数据的增加，AI大模型将在未来的智能化发展中发挥越来越重要的作用。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

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。

等方面。尽管AI大模型在许多领域有潜力应用但由于大模型的计算资源需求较高，实际落地用仍面临挑战。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，推出相应随着人工智能技术的不断发展，越来越多的AI大模型迅速发展。这些模型具有大量的、层数较深和较高的模型复杂度，能够通过处理海量的数据进行学习和预测。那么，AI大模型应用于哪些场景呢？AI大模型有许多应用场景可应用于欺诈检测、信用评估、风险预测等金融风控场景。医疗辅助：AI大模型可用于医学影分析、疾病诊断、药物研发等医疗辅助应用。虚拟现实与增强现实：AI大模型可用于虚拟现实与增强现实技术的感知、交互、渲染，以下是一些常见的应用：语理解与处理：AI大模型可以用于自然语言处理（NLP）任务，如文本分类、命名实体识别、机器翻译、对话系统等。图像识别与处理：AI大模型可以用于图像识别、物体检测、图像分割、图像生成等。语音识别与处理：AI大模型可以用于语音识别、语音合成、情感分析等。推荐系统：AI大模型可以用于根据用户的历史行为和个人特征，进行个性化推荐，如商品推荐、内容推荐等。金融风控：AI大模型

大模型运营：开启智能时代的新引擎大模型运营：从认知到实践大模型运营，绝非简单的技术运维，而是一个综合性、系统性的工程。它涵盖了从模型训练优化、性能监控管理，到应用场景拓展、用户体验提升等多个方面，从而在各种任务中发挥出色的能力。以图像识别大模型为例，如果训练数据中包含大量标注错误的图像，那么模型在识别新图像时就容易出现错误判断。在医疗领域，用于疾病诊断的大模型若基于不准确的数据进行训练方法进行填补。（二）模型优化模型训练是大模型运营的核心环节之一，它是让大模型学习数据中的模式和规律的过程。在模型训练过程中，需要使用大量的训练数据和合适的训练算法。以深度学习中的神经网络模型为例，常用的模型进行交互。在界面设计上，应遵循简洁、直观的原则，避免过多复杂的操作和信息展示。以智能音箱的交互设计为例，用户通过语音指令与大模型进行交互，界面应简洁明了，只展示必要的信息，如当前播放的音乐、音量，旨在充分发挥大模型的潜力，为企业和用户创造更大的价值。随着大模型技术的飞速发展，市场竞争日益激烈，如何在众多的大模型中脱颖而出，实现可持续发展，成为每一个从业者都必须深入思考的问题。这就需要我们深入

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...

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...

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...

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。

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...

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、...

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...

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...

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...

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...