ai教育大模型的软件

教育大模型是一种基于大规模数据训练的人工智能模型，专门为教育领域的各种应用场景而设计和优化。教育大模型特点强大的语义理解和文本生成能力：能够准确理解教育相关文本的含义，如学生的问题、教学内容等，并生成高质量、通顺自然的文本回答，可用于解答问题、提供解释、生成教学文案等。多模态融合能力：部分教育大模型不仅能够处理文本信息，还可以融合图像、音频等多种模态的数据，更加全面地理解和生成与教育相关的内容的教育任务，如针对不同年龄段、不同学习水平的学生提供个性化的学习支持。持续学习和优化能力：随着新的数据不断输入和技术的不断发展，教育大模型能够不断学习和更新知识，提高自身的性能和表现，以更好地满足教育领域不断变化的需求。教育大模型应用场景个性化学习：根据学生的学习进度、知识掌握情况、学习风格等因素，为每个学生制定个性化的学习计划和提供针对性的学习内容推荐，帮助学生更高效地学习知识，弥补知识漏洞。帮助学生提高语言表达能力、写作能力和语法水平，通过与学生的互动交流，纠正发音错误，提供更自然、更准确的语言表达方式。素质教育：支持艺术、音乐、科学实验等素质教育领域的学习。教育大模型的优势提高教育效率和

教育大模型是应用于教育领域的大型预训练模型，通常基于深度学习技术。可以处理自然语言并执行多种与教育相关的任务，如生成学习内容、提供个性化辅导、自动批改作业以及回答学生问题。这些模型利用大量的数据进行训练，从而具备理解和生成教育内容的能力，实现更高效和智能的教育服务。教育大模型通常包括以下几个关键功能：内容生成：能够自动生成课件、习题和试卷等教育资源，大大减少教师的工作量。个性化辅导：根据学生的学习的自主性和灵活性。数据分析：收集和分析学生的学习数据，帮助教育机构进行教学效果评估和策略调整。教育大模型一般具备如下特点和优势：跨学科能力：可以处理多种学科内容，包括数学、科学、文学等，提供广泛的知识支持。自适应学习：通过机器学习算法，自适应不同学生的学习风格和需求，提供更精确的教育资源和路径。实时更新：能够持续学习和更新知识库，保持新的教育内容和教学方法。可扩展性：容易集成到不同的教育平台和工具中，灵活应用于各种教育场景。成本效益：通过自动化和智能化减少人工成本，提高教育资源的使用效率。学习进度和知识水平，提供定制化的学习建议和辅导，提高学习效果。评估与反馈：自动批改作业和考试，并给出详细的反馈，帮助学生及时发现和纠正错误。互动学习：通过聊天界面与学生互动，解答问题和提供学习支持，增加

AI大模型部署涉及选择合适的部署策略、硬件和软件环境、监控维护、自动化流程、性能优化和安全设置，以确保模型的高效、稳定和安全运行。部署策略：在模型训练和优化完成后，企业需要考虑私有化部署策略，包括提高部署效率并减少人为错误的关键。硬件选择：强大的计算能力是运行AI大模型的关键，建议选择配备高性能CPU和足够内存的计算机。如果条件允许，还可以考虑添加GPU以加速模型推理和训练。软件环境：选择一个稳定且支持AI大模型运行的操作系统，如Windows、Linux或macOS，并安装Python等编程语言环境以及相关的深度学习框架和工具。模型获取：可以从多个来源获取AI大模型的权重文件和模型结构文件。为了简化流程，可以选择使用开源的AI大模型项目。为了方便应用程序访问AI大模型，需要创建API和服务。这通常涉及编写一些代码来封装模型推理的逻辑，并使其可以通过HTTP请求进行访问。性能优化：确保更适合对数据安全和控制有严格要求的企业。监控与维护：部署后，企业需要设立性能监控系统，实时跟踪模型的运行状况。性能监控包括监控模型的准确性、响应时间、资源消耗等关键指标。自动化部署：自动化部署流程的实施是

。然而，大模型AI的培训和推理需要大量的计算资源和时间。大模型AI通常需要强大的硬件基础设施和优化的软件环境才能运行。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大模型AI是指使用大量数据和计算资源来训练高级人工智能（AI）模型的技术。随着数据的大量增长和计算能力的提高，AI系统的性能也在不断提高。大模型AI的目标是提高AI系统的表现，使其更加适应各种复杂的情况和任务。大模型AI通常使用深度学习框架，来构建和训练模型。这些框架提供了强大的工具和库，使研究人员能够更容易地处理大规模数据集，构建复杂的神经网络结构，并进行高效的计算。大模型AI的应用非常广泛应用创新场景，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。具体来看，它解决了客户三个核心痛点：第一，提供一站式工具链，帮助客户从“通用大语言模型”训练/微调，得到“满足自身业务特点的领域大语言模型”；第二

AI大模型，又称为大规模AI模型、大型神经网络模型，是指参数数量庞大的人工智能模型，通常由数以亿计的参数组成。这些模型通常由深度学习算法训练而成，具有相对较高的准确性和复杂性。随着硬件计算能力的不断提升，以及训练数据集的不断扩大，AI大模型的应用和研究越来越受到关注。AI大模型具有以下几个特点：高度复杂性：AI大模型拥有大量的参数，可以对更加复杂的问题建模和学习。相比于传统的机器学习算法，大模型用户数据。这对于数据隐私和安全提出了挑战，需要合理的数据使用和保护措施。AI大模型在许多领域都有着广泛的应用。例如，在自然语言处理领域，大模型能够实现更加准确和流畅的文本生成、机器翻译和问答系统；在计算机视觉领域，大模型能够实现更准确的图像分类、目标检测和图像生成；在推荐系统领域，大模型能够更好地理解用户兴趣和需求，提供个性化的推荐服务。大模型时代的到来，给软件开发行业带来了巨大的变革，企业需要一个工具链来开发大模型。星环科技作为国内领先的大数据基础软件开发商，积极应对以ChatGPT为代表的人工智能带来的新挑战，打造数据管理平台的多模态、智能化、敏捷化和平民化产品。为帮助企业构建自己的大模型

大模型时代的到来，给软件开发行业带来了巨大的变革，企业需要一个工具链来开发大模型。星环科技作为国内领先的大数据基础软件开发商，积极应对以ChatGPT为代表的人工智能带来的新挑战，打造数据管理平台的行业大模型，从而让每个人都拥有个性化AI助理。同时星环科技还推出了无涯金融大模型Infinity、大数据分析大模型SoLar“求索”，促进金融分析和大数据分析的平民化。星环科技将自主研发的领先创新技术赋多模态、智能化、敏捷化和平民化产品。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StellarDB，能够赋予大模型“长期记忆”，打破通用大模型的时空限制，用户可以快速便捷地构建深谙企业自有专业领域知识的垂直能各行各业，与生态伙伴共同打造国产化大数据技术生态，推动数字经济的可持续发展。无涯是一款面向金融量化领域、超大规模参数量的生成式大语言模型，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

引擎。当前，AI大模型底座已经在多个领域展现其价值。在医疗领域，它帮助医生更快更准确地诊断疾病；在教育领域，它为学生提供个性化的学习方案；在工业生产中，它优化生产流程，提高效率。这些应用不仅提高了社会AI大模型底座：智能时代的“数字地基”在人工智能技术快速发展的今天，AI大模型底座正悄然成为支撑智能时代的"数字地基"。这个看似专业的名词，实际上与每个人的生活息息相关。从手机里的语音助手，到街头的智能交通系统，再到医院的AI辅助诊断，背后都离不开AI大模型底座的支撑。AI大模型底座是一个复杂的系统工程，主要由三大核心要素构成：算法框架、计算能力和数据资源。算法框架如同大脑的神经网络，决定着AI的思考方式；计算能力好比肌肉，提供强大的运算支持；数据资源则是养分，让AI不断学习成长。这三者相互配合，共同构建起AI大模型的坚实基础。在技术特征方面，AI大模型底座展现出三大特点：强大的泛化能力、有效的迁移学习能力和持续的自进化能力。泛化能力使AI能够处理各种复杂场景，迁移学习能力让AI可以快速适应新任务，自进化能力则确保AI系统能够与时俱进。这些特性使得AI大模型底座成为推动智能化应用的核心

诊断：辅助医生分析影像资料并提供初步诊断建议。教育领域：个性化学习路径推荐和智能辅导系统。金融风控：实时分析交易行为以识别潜在欺诈风险。本地部署AI大模型能够为组织提供更高的灵活性、更低延迟以及更好的本地部署AI大模型，是指将AI模型存储和运行在用户自己的设备或服务器上，而非依赖云端服务。这种部署方式日益受到重视，因为在安全性、隐私、成本控制以及性能方面提供了显著优势。系统架构设计本地部署的系统架构通常包括以下几个关键组件：硬件资源：高性能的CPU、GPU或专门的AI加速器用于处理计算密集型任务。软件框架：选择合适的深度学习框架来构建和训练模型。数据管理：建立高效的数据存储和访问机制，确保格式。标注与增强：对需要标注的数据进行人工或自动标注，并使用增强技术扩大样本多样性。模型训练与优化模型选择与构建：根据应用场景选择合适的预训练模型或从头开始构建新模型。微调与迁移学习：利用现有预训练数据保护。随着硬件的进步和压缩技术的发展，更多复杂的模型可以在边缘设备上运行。尽管初始投资可能较高，但长期来看，在特定场景下实现本地化部署可以带来显著的成本节省和效率提升。

AI大模型一体机到底是什么AI大模型一体机，简单来说就是将大型人工智能模型与专用硬件设备整合在一起的综合性解决方案。这种设备通常包含高性能计算硬件、预训练好的大型AI模型以及配套的软件系统，所有组件部分：首先是计算硬件，包括高性能GPU或TPU等专门为AI计算优化的处理器；其次是软件系统，包含操作系统、驱动程序和AI框架等基础软件；重要的是预装的大规模预训练模型，这些模型可能专注于自然语言处理、计算机视觉或多模态任务。产品特点与优势AI大模型一体机的显著特点是即插即用的便捷性。传统AI模型部署需要企业具备专业的技术团队，解决从硬件选型到软件配置的一系列复杂问题。而一体机将这些工作提前完成，用户只需都经过优化设计，能够协同工作。与传统AI部署方式不同，一体机采用"开箱即用"的设计理念，用户无需自行搭建复杂的技术栈，大大降低了AI应用的门槛。从技术构成来看，AI大模型一体机通常包含三个核心。与将数据上传至公有云AI服务不同，一体机可以在企业本地运行，敏感数据无需离开组织内部网络。这一特点对政府机构、医疗机构和金融机构等对数据安全要求严格的用户尤为重要。典型应用场景AI大模型一体机已经在

AI大模型应用开发是一个综合性的过程，涉及多个关键步骤和技术要点。1.明确应用场景和需求场景分析：深入研究目标行业和应用场景，例如医疗领域的辅助诊断、金融领域的风险评估、教育领域的个性化学习辅助等，如界面友好性、交互便捷性等。2.选择合适的大模型模型评估：根据应用需求，评估不同的AI大模型。考虑模型的性能指标，如在相关任务中的准确率、召回率等；模型的规模和复杂度是否适合部署环境；模型的预训练模型的性能。5.应用开发接口设计：设计应用程序接口（API），以便其他系统或软件能够方便地调用大模型的功能。API的设计应该遵循简单、稳定、安全的原则，并且要考虑到数据传输的效率和格式。前端开发。了解场景中的业务流程、用户需求和痛点，确定大模型可以发挥作用的具体环节。需求定义：明确应用的功能需求，如文本生成、翻译、分类，还是问答系统等；性能需求，包括准确率、响应时间、吞吐量等；以及用户体验需求领域是否与应用场景匹配等。模型来源：可以选择开源的大模型，利用其公开的架构和参数进行微调。也可以使用商业公司提供的模型服务，或者自行训练一个新的大模型。3.数据准备数据收集：收集与应用场景相关的数据

垂直领域知识图谱产品主要用于面向特定领域知识应用需求，通过构建和应用知识图谱解决对应领域的专业问题。目前，知识图谱在智慧医疗与智慧金融领域已取得了一系列成功实践，被应用于辅助医生、药物发现、临床科研、风险防控、内部监管、投资研究、保险理赔等众多实际业务场景，并涌现出了一批知识图谱产品或服务平台。星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon正是一款覆盖知识全生命周期，集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。除了具备链路完备性，平台还从业务场景出发，沉淀了金融、保险等场景的图数据模型、规则模型和算法模型，可以帮助用户快速解决不同场景下的业务问题。目前，星环科技Sophon已经在金融等多个行业成功落地，在反洗钱、反欺诈、疫情防控、公共安全、企业级营销、保险知识智能问答等场景有着广泛的应用。同时星环科技在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中，也获得了多项荣誉和权威认可：入选Gartner《MarketGuideforArtificialIntelligenceStar...

时空数据库（Spacial-temporaldatabase）是一种专门用于存储和管理时空数据的数据库管理系统，它是传统关系型数据库的一个扩展，可以实现对时空数据进行有效管理和处理。时空数据是指带有时空坐标或时间戳的数据，例如地图、气象数据、交通、城市规划等。因此，时空数据库可以用于多种应用程序，如地理信息系统、航空航天、气象预报、GPS导航等。时空数据库与传统数据库不同的是，它提供了额外的功能和数据类型，例如点、线、面等空间对象和时间序列数据类型。此外，时空数据库还支持空间查询和时空查询，例如常见的缓冲区查询，使得用户可以在时空范围内进行查询和分析。这种数据库可以对时空数据进行高效的存储、查询、更新和分析，并通过插件技术集成其他地理信息数据源。星环分布式时空数据库-SpactureSpacture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。

星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C集多方安全计算、联邦学习等多种功能，为隐私计算提供完整的解决方案，以隐私保护为前提，解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。平台支持联邦学习、多方安全计算、匿踪查询等功能；性能方面，联邦学习与多方安全计算可达亿级数据量，助力数据要素安全流通和价值迸发，实现数字经济时代下的跨企业和行业的AI协作。星环科技的隐私计算技术已落地如数据流通、政务民生、金融营销等垂直业务场景，为跨企业数据协作提供安全可信的平台支持。在政务民生场景，SophonP²C通过纵向联邦学习联合居民用电数据与用水数据，生成群租房预测名单。在联合建模过程中，全程明文数据不出，有效保护了居民用水用电的数据隐私信息。联合训练模型比本地单独用电数据训练的模型AUC提升20%以上，赋能政务决策高效的处理分析能力，为政府有效排查群租房，消除群租房造成的消防、安全隐患，打造和谐、安全、美丽的生活环境作出了突出贡献，为政务决策、民生建设发挥信息化支撑保障作用。在精准营销场景，通过纵向联邦学习，车企安全引入了多方数据，丰富用户特征维度，对用户行为进行统计分析。在联合建模过程中，全程明文数据...

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域有着多年积累，研发了数据要素流通全过程的一系列工具，在各方数据不出域的前提下，为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动，分享数据安全出境解决方案。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。伴随数字经济蓬勃发展，融入全球数据跨境流动的趋势不可避免。数据出境安全治理受到广泛重视，为进一步规范数据出境活动，保护个人信息权益，维护国家安全和社会公共利益，促进数据跨境安全，国家互联网信息办公室发布了《数据出境安全评估办法》。国内运营的外企（尤其是零售、化工等）、新能源汽车以及生态企业（含自动驾驶等）、国际化企业与出海企业、跨境电商和物流、有融资需求的基于数字化做业务创新的创业公司等是国内迫切需要落实数据安全出境的企业。然而企业在落地数据出境安全方面存在一些实际困难，主要体现在：错综复杂的数据如何分类分级，如何识别重要数据；重要数据如何存储和管理，才能达到相关法律法规的...

数据要素是数字经济发展的关键生产要素，是数字经济发展的基础。加快培育数据要素市场是全面建设社会主义现代化国家的一项基础性工作，对推动经济高质量发展、建设数字中国和数字强省、促进经济社会数字化转型具有重要意义。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务。基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域的多年积累，星环科技研发了数据要素流通全过程的一系列工具，在各方数据不出域的前提下，为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动，分享数据安全出境解决方案。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。星环科技在产品的各层级上都完善了安全技术，从而可以给用户提供体系化的数据安全防护能力，助力企业高效、合规的开展数据流通业务。在基础设施层，星环科技提供基于容器的云原生操作系统TCOS，它不仅能够提供容器隔离和镜像扫描，还新增了漏洞检测以及面向业务的微隔离安全技术，从而可以为用户开辟一个独立的数据与计算环境，外部的服务未经授权无...

图数据库有许多适用场景，常见的应用场景有：社交媒体：社交媒体中的用户和关系可以建模为图结构。用图数据库来管理和查询这些社交数据，可以实现更精确的社交关系分析。金融：在金融领域中，图数据库可以用于合规风控、反欺诈、投资和信贷决策等众多场景。例如，通过在图中存储和分析不同实体（如银行账户、信用卡、电话、邮箱、运单等）之间的关系，可以准确识别欺诈降低风险。物流和运输：物流和运输领域也是图数据库的应用场景之一。例如，通过在图中存储城市、仓库、货物、运输路线等信息，可以进行物流管理、运输计划优化、货物追踪等任务。生命科学：在生命科学领域，图数据库可以用于存储和分析复杂的基因、蛋白质、代谢物等数据，帮助科学家发现新的治疗方法和疾病机制。游戏：游戏开发者可以使用图数据库来管理玩家角色、各种装备、地图、任务等复杂的游戏数据，实现更好的游戏体验。图数据库的灵活性和高效性使其在多个领域都有着广泛的应用。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服务，在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式图数据...

银行图数据库的应用场景：反洗钱：图数据库可以将可疑交易数据存储于其中，帮助银行更快速地提取、分析与关系，识别出潜在的洗钱行为。客户关系管理：银行图数据库可以将客户的不同信息（如交易记录、信用评级、客户所在地和行业等）进行整合，并将这些信息在一个数据仓库中呈现出来。这使得银行能够更加精准地分析客户需求，提供更加符合客户需求、更加优质的服务。风险管理：银行是一个与风险息息相关的行业。图数据库可以帮助银行对相关风险进行整合和分析。通过解析大量的金融数据，图数据库可以找出潜在的风险点，提前控制风险。数字化转型：图数据库能够将社交网络、收集的数据等信息关联起来，并创造性地开拓新业务模式。除了与客户密切相关的业务领域，图数据库还能够在支持业务流程优化方面发挥重要作用。营销：银行可以使用图数据库来收集客户数据、行为数据等，这样可以更加精确地预测客户习惯，对客户进行更加细致的营销和服务。银行图数据库有着广泛的应用场景，可以在多个角度上支持银行的业务发展，提高服务的质量和效率。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...

图数据库是现代数据库系统中的一种，它主要的特点就是使用了图论的概念来进行数据管理。传统的关系型数据库通常是基于表和列的结构进行数据管理，而图数据库则是构建了节点和边的图形结构，可以更好的表示现实世界中的复杂关系。下面是图数据库的几个主要特点：1.基于图形结构：图数据库是基于图形结构来进行数据管理的。它通过节点和边来构建数据的表示形式，使得数据之间的关系和结构更加直观和清晰。这对于处理关联复杂、数据关系复杂的场景具有重要意义。2.高效地关系查询和分析：图数据库具有高效的关系查询和分析能力。对于一个大规模的图，传统的SQL查询方式显然不能满足查询时间的要求。而图数据库则可以通过图数据库内部的算法来进行实时的查询和分析。尤其是针对一些复杂的图分析算法，图数据库更能够快速地获得结果，提高查询速度。3.可扩展性：由于采用了分布式的技术设计，使图数据库的可扩展性极佳。当需要管理的数据量增加时，图数据库可以通过简单的集群扩展方式来实现性能的提升。而且，图数据库的分布式能力也可以让其在多个节点上进行操作，提高了系统的容错能力和加载能力。4.元素和关系度量：图数据库具有丰富的元素数据和关系数据量度方式。...

星环科技图数据库StellarDB是国产高性能图数据库，采用分布式架构和原生图计算引擎，支持超大规模数据管理和高效的图计算。TranswarpStellarDB具有以下特点：原生图存储：StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构，优化查询性能，通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略，图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能：存储引擎和计算引擎结合，使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能，拥有卓越的数据读写能力，支持大规模并行处理，毫秒级的查询响应。高扩展性：完全的分布式架构，具有良好的可扩展性，支持在线扩容和升级。拥有万亿级图数据处理能力，支持数据多副本，提供集群高可用和高可靠。灵活的查询方式：计算引擎支持灵活易懂的图查询语言TranswarpExtended-OpenCypher，拥有丰富的图操作语法。同时提供SQL支持，多模场景灵活切换。深度分析能力：支持10层及以上的图深度遍历和复杂分析。丰富的算法库：内置丰富的算法库，几十种图算法开箱即用，优化的分布式并行图算法，千万级子图计算效率达到行业先进水平。企业级功能：支持用户权限认证、集群状态监控、日...

新时代需要新技术，企业应抓住机遇实现旧平台的改造升级数据库技术经过不断的发展，已经从以Oracle、IBM为代表的集中式数据库，演进到分布式、多模型、云原生的形态，并在很多场景应用落地，带来了真实的业务价值。当前得益于国家政策的大力扶持以及国内市场环境的快速发展，国产软件加速发展，国产化替代进程正在不断加速。自主可控是国产化替代的核心，同时也是一个阶段性的目标。我们不应该满足于此，应该抓住国产化改造的机遇，用新技术去替代老技术，实现自主可控的同时，完成旧系统的改造升级，这也是信创的主旨。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务，在分布式技术、多模型技术、数据云技术等方面有很多技术突破。比如大数据基础平台TDH是全球首个通过TPC-DS基准测试的产品；提出了创新的多模型统一技术架构，支持业内主流的10种数据模型，Gartner®发布的中国数据库技术发展趋势报告引用星环科技多模型联合分析用例，论证了多模型融合分析的趋势和价值。基于多年积累的分布式技术、多模型统一技术、数据云技术等，星环科技打造了分布式数据库ArgoDB、分布式交易型数据库KunDB、分布...