llm的应用领域

大模型主要应用领域广泛，涵盖了多个行业和专业领域。大模型可以应用于以下高新技术产业和战略性新兴产业：新一代信息技术领域：包括半导体、集成电路、电子信息、下一代信息网络、人工智能、大数据、云计算、软件复合材料、前沿新材料及相关服务。新能源领域：涉及先进核电技术、大型风电设备制造与应用研究，高效光电光热转换技术，以及高效储能系统开发等。节能环保领域：高效节能产品及设备研发，环保技术装备创新，环保·问知（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。、互联网、物联网和智能硬件等。高端装备领域：涵盖智能制造、航空航天、先进轨道交通、海洋工程装备及相关服务。新材料领域：包括先进钢铁材料、先进有色金属材料、先进石化化工新材料、先进无机非金属材料、高性能产品生产，资源循环利用技术开发，新能源汽车整车及关键零部件制造，动力电池技术研发等。生物医药领域：生物制品研发与生产，高端化学药物合成与制剂开发，高端医疗设备与器械设计制造。星环科技无涯·问知星环科技无涯

大模型主要应用领域广泛，涵盖了多个行业和专业领域。大模型可以应用于以下高新技术产业和战略性新兴产业：新一代信息技术领域：包括半导体、集成电路、电子信息、下一代信息网络、人工智能、大数据、云计算、软件复合材料、前沿新材料及相关服务。新能源领域：涉及先进核电技术、大型风电设备制造与应用研究，高效光电光热转换技术，以及高效储能系统开发等。节能环保领域：高效节能产品及设备研发，环保技术装备创新，环保·问知（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。、互联网、物联网和智能硬件等。高端装备领域：涵盖智能制造、航空航天、先进轨道交通、海洋工程装备及相关服务。新材料领域：包括先进钢铁材料、先进有色金属材料、先进石化化工新材料、先进无机非金属材料、高性能产品生产，资源循环利用技术开发，新能源汽车整车及关键零部件制造，动力电池技术研发等。生物医药领域：生物制品研发与生产，高端化学药物合成与制剂开发，高端医疗设备与器械设计制造。星环科技无涯·问知星环科技无涯

大模型主要应用领域广泛，涵盖了多个行业和专业领域。大模型可以应用于以下高新技术产业和战略性新兴产业：新一代信息技术领域：包括半导体、集成电路、电子信息、下一代信息网络、人工智能、大数据、云计算、软件复合材料、前沿新材料及相关服务。新能源领域：涉及先进核电技术、大型风电设备制造与应用研究，高效光电光热转换技术，以及高效储能系统开发等。节能环保领域：高效节能产品及设备研发，环保技术装备创新，环保·问知（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。、互联网、物联网和智能硬件等。高端装备领域：涵盖智能制造、航空航天、先进轨道交通、海洋工程装备及相关服务。新材料领域：包括先进钢铁材料、先进有色金属材料、先进石化化工新材料、先进无机非金属材料、高性能产品生产，资源循环利用技术开发，新能源汽车整车及关键零部件制造，动力电池技术研发等。生物医药领域：生物制品研发与生产，高端化学药物合成与制剂开发，高端医疗设备与器械设计制造。星环科技无涯·问知星环科技无涯

大模型在多个领域有着广泛的应用，以下是一些主要的应用场景：自然语言处理内容创作与编辑：可生成新闻、小说、文案等各类文本，还能进行语法检查、风格调整等优化工作。问答与对话系统：能回答多领域知识问题物体、场景等，应用于安防监控、自动驾驶、图像搜索等领域。图像生成与风格转换：根据文字描述生成图像，或转换图像风格，用于广告设计、艺术创作等。目标检测与分割：定位和识别图像中多个目标物体的位置和边界框，分割不同物体或区域，为工业质检、医疗诊断、自动驾驶决策提供支持。语音识别与合成语音识别：提高语音识别准确率，使语音交互更自然流畅，应用于语音助手、智能客服等。语音合成：生成接近真人的语音输出，用于有声，用于智能客服、智能助手等，以对话形式解决用户咨询。文本分类与情感分析：可将文本分类，如新闻分类、邮件分类等，还能判断文本情感倾向，用于舆情监测、产品评价分析等。计算机视觉图像识别与分类：精准识别图像中的读物、语音导航、智能播报等。金融领域风险评估与管理：分析市场数据、财务报表等，进行信用评估、欺诈检测，提高风险判断准确率。投资决策支持：为投资者提供投资建议和市场趋势分析，辅助制定投资策略。医疗健康

大模型在多个领域有着广泛的应用，以下是一些主要的应用场景：自然语言处理内容创作与编辑：可生成新闻、小说、文案等各类文本，还能进行语法检查、风格调整等优化工作。问答与对话系统：能回答多领域知识问题物体、场景等，应用于安防监控、自动驾驶、图像搜索等领域。图像生成与风格转换：根据文字描述生成图像，或转换图像风格，用于广告设计、艺术创作等。目标检测与分割：定位和识别图像中多个目标物体的位置和边界框，分割不同物体或区域，为工业质检、医疗诊断、自动驾驶决策提供支持。语音识别与合成语音识别：提高语音识别准确率，使语音交互更自然流畅，应用于语音助手、智能客服等。语音合成：生成接近真人的语音输出，用于有声，用于智能客服、智能助手等，以对话形式解决用户咨询。文本分类与情感分析：可将文本分类，如新闻分类、邮件分类等，还能判断文本情感倾向，用于舆情监测、产品评价分析等。计算机视觉图像识别与分类：精准识别图像中的读物、语音导航、智能播报等。金融领域风险评估与管理：分析市场数据、财务报表等，进行信用评估、欺诈检测，提高风险判断准确率。投资决策支持：为投资者提供投资建议和市场趋势分析，辅助制定投资策略。医疗健康

大型语言模型（LLM）是一种基于深度学习技术的语言处理模型，其目的是理解和生成自然语言文本。LLM主要应用于自然语言处理、语音识别、机器翻译等领域。大型语言模型LLM的核心是神经网络，其基本结构是训练过程中，需要不断地调整模型的参数，以提高其性能。大型语言模型LLM的应用非常广泛，例如在自然语言处理领域中，LLM可以用于文本分类、情感分析、命名实体识别等任务。在机器翻译领域中，LLM可以用于翻译短文本或生成翻译建议。此外，LLM还可以用于智能客服、智能推荐、语音识别等领域。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，帮助客户将原型的大语言模型应用层次化的神经网络，包括输入层、隐藏层和输出层。其中，隐藏层是神经网络的核心部分，用于从输入数据中学习特征表示。在LLM中，隐藏层的数量和每层的神经元数量是非常重要的参数，直接影响模型的性能和表达能力

大型语言模型（LLM）是一种基于深度学习技术的语言处理模型，其目的是理解和生成自然语言文本。LLM主要应用于自然语言处理、语音识别、机器翻译等领域。大型语言模型LLM的核心是神经网络，其基本结构是训练过程中，需要不断地调整模型的参数，以提高其性能。大型语言模型LLM的应用非常广泛，例如在自然语言处理领域中，LLM可以用于文本分类、情感分析、命名实体识别等任务。在机器翻译领域中，LLM可以用于翻译短文本或生成翻译建议。此外，LLM还可以用于智能客服、智能推荐、语音识别等领域。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，帮助客户将原型的大语言模型应用层次化的神经网络，包括输入层、隐藏层和输出层。其中，隐藏层是神经网络的核心部分，用于从输入数据中学习特征表示。在LLM中，隐藏层的数量和每层的神经元数量是非常重要的参数，直接影响模型的性能和表达能力

在自然语言处理领域的广泛应用，LLM模型被视为进一步发展人工智能的重要途径之一。LLM模型的训练过程通常使用大量的文本数据，例如互联网上的文章、新闻、社交体数据等。通过这些数据的训练，模型可以从中根据给定的前提或问题来生成响应，从而备对话能力。这种生成式模型的应用非常广泛，例如智能助手、自动回复系统等。除了文本生成，LLM模型还可以用于语言理解任务。通过输入一段自然语言的文本，模型可以理解文本LLM模型是一个通过大量文本数据训练的深度学习模型。LLM模型可以生成自然语言文本，也能够理解语言文本含义。具体来说，LLM模型可以用于处理多种自然语言任务，例如文本分类、问答以及对话等。由于其能力学习到语言的结构、语法规则、上下文信息等。这样学习使得模型能够生成符合自然语言规则的文本，并能够理解人类语言的含义。在文本生成方面，LLM可以生成各种类型的文本，如文章、评论、故事等。更进一步，LLM可以的含义，并进行相应处理。例如，可以用于情感分析，对一段文本的积或消极情感进行分类。LLM模型的成功离不开深度学习技术的发展。深度学习模型具有强大的表达能力和泛化能力，能够从大量数据中学到更高层次的特征

在自然语言处理领域的广泛应用，LLM模型被视为进一步发展人工智能的重要途径之一。LLM模型的训练过程通常使用大量的文本数据，例如互联网上的文章、新闻、社交体数据等。通过这些数据的训练，模型可以从中根据给定的前提或问题来生成响应，从而备对话能力。这种生成式模型的应用非常广泛，例如智能助手、自动回复系统等。除了文本生成，LLM模型还可以用于语言理解任务。通过输入一段自然语言的文本，模型可以理解文本LLM模型是一个通过大量文本数据训练的深度学习模型。LLM模型可以生成自然语言文本，也能够理解语言文本含义。具体来说，LLM模型可以用于处理多种自然语言任务，例如文本分类、问答以及对话等。由于其能力学习到语言的结构、语法规则、上下文信息等。这样学习使得模型能够生成符合自然语言规则的文本，并能够理解人类语言的含义。在文本生成方面，LLM可以生成各种类型的文本，如文章、评论、故事等。更进一步，LLM可以的含义，并进行相应处理。例如，可以用于情感分析，对一段文本的积或消极情感进行分类。LLM模型的成功离不开深度学习技术的发展。深度学习模型具有强大的表达能力和泛化能力，能够从大量数据中学到更高层次的特征

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。...

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...

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"}...

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：

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

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。

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

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•...

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

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":...