大模型私有知识库训练
并优化了语料接入和开发、提示工程、大模型训练、知识抽取和融合、模型管理、应用和智能体构建、应用部署、运维和监控,以及业务效果对齐提升的全链路流程。星环大模型运营平台(Sophon LLMOps)是星环科技推出的企业级大模型全生命周期运营管理平台,旨在赋能企业用户能敏捷、高效、有闭环地将大模型落地到生产和业务中去。Sophon LLMOps打通
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基于大模型的私有化本地知识问答
基于大模型的私有化本地知识问答是一种利用大型语言模型技术,在本地部署并针对特定组织或个人的私有知识进行问答的应用模式。原理数据收集与整理:首先需要收集组织或个人本地的各种知识数据,如企业内部的产品手册、技术文档、操作流程、客户案例,或者个人的学习资料、研究笔记等。这些数据是构建私有化知识问答系统的基础。模型训练与微调:利用收集到的本地数据,对预训练的大模型进行微调。通过将本地知识与大模型的通用知识相结合,使模型能够更好地理解和处理与本地相关的问题。在微调过程中,模型会学习本地数据中的语言模式、概念关系和业务逻辑等,从而适应特定的知识领域和应用场景。问答交互:经过训练和微调后的大模型,能够接收,提供更贴合实际需求的个性化服务。高效准确:借助大模型的强大语言理解和生成能力,能够快速准确地回答各种复杂问题,提高知识获取的效率。可扩展性:随着组织或个人知识的不断积累和更新,可以方便地对系统进行扩展和升级,添加新的知识数据,进一步提升系统的性能和覆盖范围。应用场景企业内部知识管理:企业可以利用私有化本地知识问答系统,为员工提供快速获取内部知识的渠道,帮助新员工快速熟悉业务流程、产品信息等

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大模型知识库
大模型知识库是一种基于大规模预训练语言模型构建的新型知识库系统,它将大模型的强大语言理解和生成能力与知识库的知识储备和管理功能相结合,为用户提供更智能、高效和便捷的知识服务。以下是具体介绍:技术原理信息,生成自然语言回答。与传统知识库的区别知识表示与存储:传统知识库主要以结构化数据形式存储知识,如实体、属性、关系等;而大模型知识库采用非结构化文本数据,能处理更广泛的知识形式,如文本、图像、音频等。查询与检索:传统知识库依赖精确匹配或基于规则的语义分析检索信息,用户需准确表达查询意图并使用特定查询语句或关键词;大模型知识库则可自动识别和解析用户的自然语言查询意图,无需考虑特定语法或关键词。智能化程度:传统知识库智能化程度相对较低,主要提供信息检索功能;大模型知识库具有更高的智能化程度,可进行知识推理、问答生成等,还能根据用户历史行为和偏好进行个性化推荐。功能特点多模态解析:能够处理图片与架构核心引擎:以大规模预训练语言模型,利用其对自然语言的理解和生成能力来处理用户的查询和提供答案。知识存储:采用非结构化文本数据的形式,通过自然语言处理技术将知识转化为模型可以理解的格式,能够容纳

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知识库大模型
使用预处理后的数据对模型进行预训练和微调,使模型能够学习到语言的基础知识和专业领域的知识。知识库融合:将专业领域的知识库与大模型进行融合,使模型能够更好地理解和应用专业知识。可以通过知识图谱、实体链接知识库大模型是通过机器学习、自然语言处理等技术手段,将海量信息进行深度整合与加工,形成的具有智能分析、推理和预测能力的知识库系统。它以大模型为基础架构,融合了大量的专业知识和数据,能够对各种问题进行等技术,将知识库中的知识与模型中的语言知识进行关联和整合。性能优化与评估:通过不断调整模型的参数、优化算法、增加数据量等方式,提高知识库大模型的性能和表现。同时,使用各种评估指标,如准确率、召回率、F1值等,对模型的性能进行评估和测试,确保模型的质量和可靠性。发展趋势跨领域融合:随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展,知识库大模型将实现跨领域的深度融合,打破不同领域之间的知识壁垒,为更多复杂的跨领域问题提供综合性的解决方案。与知识图谱的深度结合:知识图谱能够以结构化的方式表示知识,与知识库大模型的结合将使知识的表示和应用更加丰富和准确。通过知识图谱的实体、关系等信息,知识库大模型可以更好地理

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企业级垂直领域问答知识库应用
模型注入私域知识,确保企业数据安全。灵活扩展知识库:自有知识库的构建使得企业能够根据业务发展的需要进行灵活扩展,保证了知识体系的连续性和及时更新,以应对快速变化的市场环境。无涯·问知是一款基于星环科技自研预训练模型无涯Infinity和向量数据库Hippo、图数据库StellarDB构建的企业级垂直领域问答知识库应用。无涯·问知支持不限长度的音视频图文等多模态数据快速的行情数据、卫星遥感数据、产业链上下游数据等,为从业者提供专业、及时的辅助决策。构建自有知识库,确保企业和个人数据安全自动化知识工程:支持用户上传各类文档后自动解析,通过文档切片及向量化技术自动为大预警、设备故障诊断等丰富的业务场景中。主要产品优势体现在:精准问答能力,减少大模型幻觉基于向量索引技术的信息检索:基于星环自研向量数据库Hippo的向量索引技术,能够在庞大的数据集中快速精准地召回相关。确保答案可验证性:无涯·问知的所有回答均提供标注信息来源,确保答案的透明度和可验证性,有效避免大模型幻觉。多模数据来源,提升回答丰富度广泛的数据源:覆盖官方资讯、门户类网站、自媒体财经等各类信息源

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大模型知识库
:不同企业根据自身需求构建知识库,例如制造业企业通过收集高频问题和答案进行训练,以优化生产流程;金融企业则可能利用知识库提升风险管理和客户服务。平台支持:市场上有多种工具和服务平台支持大模型知识库的搭建和管理。大模型知识库是基于大语言模型的智能系统,用于整合企业内部的各类信息资源,如文档、数据、专业知识等,形成结构化的知识体系。这些知识库能够支持智能问答、文档检索、决策支持等功能,帮助企业提高效率和决策质量。技术应用:大模型知识库结合了人工智能技术,如自然语言处理(NLP)、检索增强生成(RAG)等,能够理解和生成高质量的文本内容,适应企业特定业务场景。数据来源:知识库的数据来源多样,包括企业内部文档、在线资料、行业报告等,通过文本拆分、向量化等处理方式转化为模型可理解的形式。功能作用:除了提供快速准确的查询服务外,还能用于培训、客户服务、内部协作等多个方面,提升员工工作效率和客户满意度。企业实践

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企业知识库对接大模型
:将企业知识库中的数据以合适的格式导入到大模型中,让大模型能够学习和理解这些数据。例如,将文档、表格、报告等数据进行预处理后,输入到语言模型中进行训练,使模型能够掌握企业特定领域的知识和术语。API接口企业知识库对接大模型是指将企业内部积累的大量知识数据与大型语言模型或其他类型的大模型进行集成和交互,以实现更智能、高效的知识管理和应用,以下从对接的目的、方式和价值等方面为你详细介绍:对接目的提升知识检索与获取效率:企业知识库中的数据可能非常庞大和复杂,员工在查找信息时可能面临困难。对接大模型后,利用大模型强大的自然语言处理能力和检索功能,员工可以通过自然语言提问的方式快速获取准确的知识,无需在大量文档和数据中手动查找。增强知识理解与分析能力:大模型能够对知识库中的知识进行深度理解和分析,不仅可以提供表面的信息,还能挖掘知识之间的关联和潜在含义,帮助员工更好地理解业务知识,为决策提供更有价值的支持。促进知识创新与共享:通过大模型的交互功能,员工可以与模型进行对话,激发新的想法和思路,促进知识的创新。同时,也方便员工将自己的知识和经验分享到知识库中,实现知识的共享和传承。对接方式数据集成

了"4+1"知识库体系,包括指标、制度、运营、客服四大场景知识库和金融行业通用知识库,支持智能问答、信贷助手、行业研究、代码生成、财务分析、风险分析、智能营销、智能软件工程、数字办公和科研检索等多种知识应用。这一案例充分体现了"AI×企业私有数据"的核心理念,通过高质量的企业知识库,打造了银行业的核心竞争力。金融机构:打造企业级知识库,为大模型应用输送高质量语料在银行业的应用中,星环科技帮助某银行打造了企业级知识库,解决了数据治理工程复杂、企业构建应用中缺乏高质量数据与语料、数据孤岛和领域知识匮乏等挑战。通过星典KnowledgeLodge和星解CorpusStudio,结合SophonLLMOps平台,构建了统一的企业级知识工程平台,实现了知识资产的定义、管理、构建和存储全流程管理。最终形成

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私有化大模型
,对私有化大模型进行定制化训练和优化,使其更精准地满足企业的特定需求。融入企业知识体系:将企业内部的专业知识、行业经验和独特的业务逻辑融入到大模型中,使其能够更好地理解和处理企业相关的问题,提供更贴合私有化大模型是指企业在自身的技术基础设施和数据环境中构建、训练和部署的专属大模型,与公有云大模型相对应,具有以下特点和优势:数据隐私与安全数据隔离性:企业的数据保留在自己的私有环境中,与其他企业的协作:大模型的应用往往涉及到企业的多个部门和业务领域,私有化大模型的建设可以促进企业内部各部门之间的协作与沟通,打破信息孤岛,实现数据共享和知识融合,共同推动企业的数字化转型和创新发展。增强数据的安全性。符合法规要求:对于一些对数据隐私和安全要求极高的行业,如金融、医疗等,私有化大模型能够更好地满足相关法规和监管要求。定制化程度高适应特定业务需求:企业可以根据自身的业务特点、流程和目标企业实际情况的解决方案,从而提升企业的核心竞争力。灵活调整与优化:企业拥有对私有化大模型的完全控制权,可以根据业务的发展和变化,灵活地对模型进行调整、优化和升级,以适应不断变化的市场环境和业务需求
.png)
,大幅降低使用和操作的难度。Hippo社区版支持树索引和位图索引,支持向量topk搜索、向量/标量混合搜索和向量相似度过滤,可满足多种不同的检索场景。简单3步,快速搭建私有知识库基于Hippo社区版,用户可快速搭建私有知识库。第一步:安装向量数据库Hippo社区版、embeddingmodel,并验证;第二步:知识入库,将语料文档通过embeddingmodel转化为向量,存储到Hippo中;第三步CommunityEdition社区版,单机即可安装部署,开箱即用,并支持多种接口、向量/标量数据实时更新,以及多种向量检索,帮助用户低成本、快速地进行大模型场景的探索,如构建知识库、智能问答机器人等。极简大语言模型正在与企业应用迅速结合,并深刻改变企业的各个产业环节。而大模型训练所使用的数据包含了如文档、图片、音视频等各种类型的非结构化数据,传统关系型数据库能力有限。通过将这些非结构化数据转换为多维向量,可以结构化地在向量数据库中进行管理,实现高效的数据存储和检索过程,结合相似性检索特性,可以有效地解决大模型在知识时效性低、输入能力有限、准确度低等问题。星环科技TranswarpHippo作为
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数据中台建设
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...

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什么是分布式时空数据库?
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。

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图数据库的应用场景
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...

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数据中台推荐供应商
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、...

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省市级碳排放监测服务平台建设方案
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...

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图计算平台代表厂商
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...

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国产数据库有哪些?
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...

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数据安全实践案例
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...

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电力行业数字化转型服务商
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...

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企业级AI能力运营平台
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...