大模型商业方案

大模型商业化通过提供API服务、集成到现有产品、订阅模式等多种途径，将AI技术转化为实际的经济效益，推动企业和市场的智能化转型。大模型商业化主要涉及以下几个方面：市场规模增长：预计到2024年，中国大模型市场规模将达到120亿元，显示出大模型商业化的快速增长趋势。收费模式：当前大模型市场的收费方式主要分为三种：单独的大模型、大模型加算力、大模型加应用。其中，“大模型+算力”是最主流的收费方式。行业应用：能源和金融行业在大模型商业化进度上位居前列，尤其是中央企业和国有企业在推动大模型的应用和预算投入方面表现积极。商业化趋势：随着大模型生态的成熟，应用层将成为大模型商业化的主力。同时，新的需求如LLMOps、大模型一体机等将为商业化提供更多机会。服务价格下降：大模型服务价格的逐渐下降将加速其在中小企业中的渗透，推动大模型市场的蓬勃发展。开源大模型：通过降低开发门槛和成本，加速大模型应用的渗透，拓展商业化市场空间。出海机会：中国大模型厂商在跨境电商、游戏、社交媒体等泛娱乐领域有出海机会。商业化路径：大模型的商业化路径多样，包括API开放平台模式、ToB产品化、与现有产品集成等，这些路径使得

大模型商业化通过提供API服务、集成到现有产品、订阅模式等多种途径，将AI技术转化为实际的经济效益，推动企业和市场的智能化转型。大模型商业化主要涉及以下几个方面：市场规模增长：预计到2024年，中国大模型市场规模将达到120亿元，显示出大模型商业化的快速增长趋势。收费模式：当前大模型市场的收费方式主要分为三种：单独的大模型、大模型加算力、大模型加应用。其中，“大模型+算力”是最主流的收费方式。行业应用：能源和金融行业在大模型商业化进度上位居前列，尤其是中央企业和国有企业在推动大模型的应用和预算投入方面表现积极。商业化趋势：随着大模型生态的成熟，应用层将成为大模型商业化的主力。同时，新的需求如LLMOps、大模型一体机等将为商业化提供更多机会。服务价格下降：大模型服务价格的逐渐下降将加速其在中小企业中的渗透，推动大模型市场的蓬勃发展。开源大模型：通过降低开发门槛和成本，加速大模型应用的渗透，拓展商业化市场空间。出海机会：中国大模型厂商在跨境电商、游戏、社交媒体等泛娱乐领域有出海机会。商业化路径：大模型的商业化路径多样，包括API开放平台模式、ToB产品化、与现有产品集成等，这些路径使得

大模型解决方案通常指的是针对大规模数据处理和复杂模型训练的一系列技术和策略。以下是一些不同领域的大模型解决方案：企业知识管理解决方案知识整合与存储：利用大模型的文本处理能力，收集企业内部的各种文档，理解问题中的实体和关系，进行精准的知识匹配和推理，提供更具针对性的解决方案。知识更新与协同：当企业有新的知识产生，大模型可以协助将新知识融入现有的知识体系。支持团队成员之间的知识协作，如在项目讨论中，大模型可以根据成员的发言，实时提供相关的知识参考，促进知识的共享和创新。智能营销解决方案市场洞察与客户画像：大模型可以分析海量的市场数据，包括社交媒体数据、行业报告、消费者评论等，挖掘市场趋势、消费者格等，以提高营销效果和投资回报率。智能客服解决方案问题理解与解答：大模型能够准确理解客户咨询的问题，无论问题表述是否清晰。提供多种形式的解答，除了文字回答，还可以根据问题生成操作指南视频、音频讲解等、知识库以及外部的行业资讯等信息，对这些数据进行清洗、分类和结构化处理。大模型可以帮助建立知识关联，如发现不同文档之间关于同一产品特性或业务环节的关联内容，从而构建一个完整的企业知识网络。知识检索与问答

大模型解决方案通常指的是针对大规模数据处理和复杂模型训练的一系列技术和策略。以下是一些不同领域的大模型解决方案：企业知识管理解决方案知识整合与存储：利用大模型的文本处理能力，收集企业内部的各种文档，理解问题中的实体和关系，进行精准的知识匹配和推理，提供更具针对性的解决方案。知识更新与协同：当企业有新的知识产生，大模型可以协助将新知识融入现有的知识体系。支持团队成员之间的知识协作，如在项目讨论中，大模型可以根据成员的发言，实时提供相关的知识参考，促进知识的共享和创新。智能营销解决方案市场洞察与客户画像：大模型可以分析海量的市场数据，包括社交媒体数据、行业报告、消费者评论等，挖掘市场趋势、消费者格等，以提高营销效果和投资回报率。智能客服解决方案问题理解与解答：大模型能够准确理解客户咨询的问题，无论问题表述是否清晰。提供多种形式的解答，除了文字回答，还可以根据问题生成操作指南视频、音频讲解等、知识库以及外部的行业资讯等信息，对这些数据进行清洗、分类和结构化处理。大模型可以帮助建立知识关联，如发现不同文档之间关于同一产品特性或业务环节的关联内容，从而构建一个完整的企业知识网络。知识检索与问答

大模型解决方案通常指的是针对大规模数据处理和复杂模型训练的一系列技术和策略。以下是一些不同领域的大模型解决方案：企业知识管理解决方案知识整合与存储：利用大模型的文本处理能力，收集企业内部的各种文档，理解问题中的实体和关系，进行精准的知识匹配和推理，提供更具针对性的解决方案。知识更新与协同：当企业有新的知识产生，大模型可以协助将新知识融入现有的知识体系。支持团队成员之间的知识协作，如在项目讨论中，大模型可以根据成员的发言，实时提供相关的知识参考，促进知识的共享和创新。智能营销解决方案市场洞察与客户画像：大模型可以分析海量的市场数据，包括社交媒体数据、行业报告、消费者评论等，挖掘市场趋势、消费者格等，以提高营销效果和投资回报率。智能客服解决方案问题理解与解答：大模型能够准确理解客户咨询的问题，无论问题表述是否清晰。提供多种形式的解答，除了文字回答，还可以根据问题生成操作指南视频、音频讲解等、知识库以及外部的行业资讯等信息，对这些数据进行清洗、分类和结构化处理。大模型可以帮助建立知识关联，如发现不同文档之间关于同一产品特性或业务环节的关联内容，从而构建一个完整的企业知识网络。知识检索与问答

大模型解决方案通常指的是针对大规模数据处理和复杂模型训练的一系列技术和策略。以下是一些不同领域的大模型解决方案：企业知识管理解决方案知识整合与存储：利用大模型的文本处理能力，收集企业内部的各种文档，理解问题中的实体和关系，进行精准的知识匹配和推理，提供更具针对性的解决方案。知识更新与协同：当企业有新的知识产生，大模型可以协助将新知识融入现有的知识体系。支持团队成员之间的知识协作，如在项目讨论中，大模型可以根据成员的发言，实时提供相关的知识参考，促进知识的共享和创新。智能营销解决方案市场洞察与客户画像：大模型可以分析海量的市场数据，包括社交媒体数据、行业报告、消费者评论等，挖掘市场趋势、消费者格等，以提高营销效果和投资回报率。智能客服解决方案问题理解与解答：大模型能够准确理解客户咨询的问题，无论问题表述是否清晰。提供多种形式的解答，除了文字回答，还可以根据问题生成操作指南视频、音频讲解等、知识库以及外部的行业资讯等信息，对这些数据进行清洗、分类和结构化处理。大模型可以帮助建立知识关联，如发现不同文档之间关于同一产品特性或业务环节的关联内容，从而构建一个完整的企业知识网络。知识检索与问答

大模型解决方案通常指的是针对大规模数据处理和复杂模型训练的一系列技术和策略。以下是一些不同领域的大模型解决方案：企业知识管理解决方案知识整合与存储：利用大模型的文本处理能力，收集企业内部的各种文档，理解问题中的实体和关系，进行精准的知识匹配和推理，提供更具针对性的解决方案。知识更新与协同：当企业有新的知识产生，大模型可以协助将新知识融入现有的知识体系。支持团队成员之间的知识协作，如在项目讨论中，大模型可以根据成员的发言，实时提供相关的知识参考，促进知识的共享和创新。智能营销解决方案市场洞察与客户画像：大模型可以分析海量的市场数据，包括社交媒体数据、行业报告、消费者评论等，挖掘市场趋势、消费者格等，以提高营销效果和投资回报率。智能客服解决方案问题理解与解答：大模型能够准确理解客户咨询的问题，无论问题表述是否清晰。提供多种形式的解答，除了文字回答，还可以根据问题生成操作指南视频、音频讲解等、知识库以及外部的行业资讯等信息，对这些数据进行清洗、分类和结构化处理。大模型可以帮助建立知识关联，如发现不同文档之间关于同一产品特性或业务环节的关联内容，从而构建一个完整的企业知识网络。知识检索与问答

商业大数据平台是一种综合性的系统解决方案，旨在帮助企业高效处理和利用海量商业数据，以实现数据驱动的决策和业务增长。它具备强大的数据采集能力，能够从企业内部的各种业务系统、数据库以及外部的市场数据。数据处理是商业大数据平台的核心功能之一，利用先进的计算框架进行大规模数据的并行处理，支持批处理和流处理模式。批处理适用于对历史数据的定期分析和挖掘，例如月度销售数据分析、客户画像构建等；流处理存储架构，或其他高性能的云存储方案，以应对海量数据的存储需求，并提供高可用性和可扩展性。同时，结合关系型数据库和非关系型数据库，根据数据的特点和应用场景选择合适的存储方式，以便快速存储和检索数据更易于理解和应用，商业大数据平台提供了直观的数据可视化功能，通过图表（柱状图、折线图、饼图、散点图等）、图形（地图、网络图等）、仪表盘等形式将复杂的数据信息以直观、美观的方式展示出来，方便企业各级管理人员和业务人员快速获取关键信息，做出明智的决策。此外，商业大数据平台注重数据安全和隐私保护，采用严格的访问控制机制、数据加密技术、用户认证和授权等措施，确保企业核心数据的安全性和保密性，防止数据泄露和非法使用，满足企业在数据合规方面的要求，保障企业的商业利益和声誉。

基于大模型的数据仓库开发解决方案一、需求分析与数据理解利用大模型辅助需求沟通：在与业务团队沟通需求时，使用大模型对业务描述进行分析和理解。业务人员提出模糊需求，大模型可将其转化为清晰的数据需求和指标情况，如数据更新延迟、查询性能下降等，大模型及时发出预警，并提供可能的原因和解决方案，帮助运维人员快速定位和解决问题。自动化运维：基于大模型的自动化能力，实现数据仓库的自动化运维，如自动备份、自动恢复、自动升级等。通过自动化运维，减少人工操作的失误，提高运维效率和系统的稳定性。定义，帮助开发团队准确把握业务目标。数据探索与元数据管理：大模型能够读取数据源的元数据信息，对数据结构、字段含义等进行分析和总结。通过自然语言交互，开发人员可以快速了解数据的内容和质量，发现数据中的潜在问题，如数据缺失、异常值等。二、数据抽取、转换与加载（ETL）优化智能ETL脚本生成：基于大模型的代码生成能力，开发人员可以通过自然语言描述ETL任务需求，大模型自动生成相应的ETL脚本代码，支持Python、Java等多种编程语言，提高开发效率。数据质量监控与自动修复：在ETL过程中，利用大模型对数据质量进行实时监控。一旦发现数据质量问题，如数据不一致、数据格式错误等，大模型可以根据预定义的

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

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

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•...

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...

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。...

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：

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"}...

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

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":...