llm和向量库的关系

），有效地解决了这个问题。这样，即使上下文很长，LLM也可以通过查询向量数据库来找回和利用先前的信息。提高交互准确性：向量数据库作为LLM的外部存储，承担了记忆任务。通过将相关的向量数据存储在数据库中，并在需要时通过向量搜索来检索这些信息，LLM能够更准确地理解用户的意图并提供相应的回应。这种外部记忆机制增强了LLM的交互能力，使其能够在更广泛的上下文中提供准确和有用的回答。高效性和扩展性：向量搜索技术的高效性和扩展性使其适用于大型语言模型。通过优化向量索引和查询算法，可以实现对大规模向量数据的快速检索。这使得LLM能够处理更多的输入和更复杂的任务，同时保持高效的性能。向量搜索技术为LLM提供了强大的相似度匹配能力、处理长上下文的能力、提高交互准确性的能力以及高效性和扩展性。因此，LLM使用向量搜索技术是提高其性能和功能的重要技术之一。LLM（大型语言模型）使用向量搜索技术的原因主要基于以下几点：相似度匹配：向量搜索的核心是将对象（如文本或图片）转换为向量的表示形式，进而将对象的相似度问题转换为向量的相似度问题。在LLM中，这种

向量数据库和关系型数据库在数据模型、数据存储、查询操作等方面存在显著的差异。1、从数据模型的角度来看，向量数据库专门设计用于存储和查询向量数据。这些向量数据通常表示为数值向量或嵌入向量，是机器学习、自然语言处理等领域中常见的数据形式。向量数据库的数据模型主要围绕向量的存储和相似性搜索展开，能够高效地处理这类数据。而关系型数据库则采用表格形式的数据模型，数据以行和列的方式组织，支持复杂的结构化数据，如文本、数字和日期等。这种数据模型非常适合存储和处理结构化数据，支持复杂的关系查询。2、在数据存储方面，向量数据库注重高效存储和检索向量数据。它们通常采用特定的数据结构和索引来优化向量的存储和查询性能，确保在处理大规模向量数据时能够保持高效。而关系型数据库则以表格的形式存储数据，通过固定模式和模式验证来确保数据的一致性和完整性。这种存储方式使得关系型数据库在处理结构化数据时具有高度的可靠性和场景。而关系型数据库则支持结构化查询语言（SQL），可以进行复杂的关系查询，如连接、聚合、过滤和排序等。这使得关系型数据库在处理复杂的关系数据和事务处理时具有强大的能力。4、在性能方面，向量数据库在

向量数据库是一种以向量嵌入（高维向量）方式存储和管理非结构化数据（如文本、图像或音频）的数据库，能快速查找和检索类似对象。与关系数据库相比，向量数据库更适合处理非结构化数据。关系数据库和向量数据库数据分析和机器学习任务的基础，它在各种领域中得到广泛应用，特别是在机器学习、数据挖掘和模式识别等领域。它可以表示各种类型的数据，如图像、音频、文本、用户行为、传感器数据等。关系数据库和向量数据库各有其优点和适用场景。关系数据库适用于结构化数据的存储和管理，而向量数据库则更适合非结构化数据的处理。在选择使用哪种数据库时，需要根据具体的数据类型和应用需求来做出决策。星环分布式向量数据库之间的主要区别在于它们存储的数据类型。关系数据库是为适合表的结构化数据而设计的，而向量数据库是为非结构化数据（如文本或图像）而设计的。这种区别使得数据的检索方式也有所不同。在关系数据库中，查询结果基于特定关键字的匹配，而在向量数据库中，查询结果是基于相似性进行的。传统的关系数据库可以想象成电子表格，它们非常适合存储结构化的数据，比如关于一本书的基本信息（例如，标题、作者、ISBN等），因为这类信息

大型语言模型（LLM）的进一步发展需要实现更相关和更连贯的文本生成，而向量数据库的存储机制可以为此提供支持。向量数据库是一种高效的数据存储和检索方式，特别适合处理多维度的数据。向量数据库在自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)、推荐系统(RS)等领域应用广泛。在这些领域中，向量数据库用于处理和存储大量的数据，并实现高效的搜索和匹配功能。向量数据库将数据转化为高维向量，每个向量由多个维度组成。这些维度可以是文本、图像、音频、视频或其他类型数据的数学表示。向量的维度数量可以根据数据的复杂性和粒度进行调整，一般来说，维度越高，数据的表示越精确。向量数据库中的数据是通过将原始数据应用特定的转换或嵌入函数生成的。这些嵌入函数可以基于多种方法，包括机器学习模型、词嵌入、特征提取算法等。这些方法可以将原始数据转化为高维向量，这些向量可以在向量数据库中进行存储和检索。向量数据库的大优点是它能够通过计算向量间的距离或相似度来进行数据检索。这种机制使得用户可以基于语义或上下文含义查找相似或相关的数据，而不仅仅是基于关键词或其他形式的精确匹配。此外，向量数据库还可以用于执行相似性搜索和检索。例如，我们

大语言模型面临的一大挑战就是如何保障回答的问题准确可靠，解决诸如生成不准确或不相关的信息，缺乏事实一致性或常识，重复或自相矛盾，有偏见或冒犯性等问题。为了克服这些挑战，LLM优先选择向量数据库来存储50页文本。解决方案就是将上下文存储在向量数据库中，并使用相似性搜索查询查找相关上下文。为什么生成式AI大模型能促进向量数据库的火爆?1、生成式AI大模型需要大量的数据进行训练，以获取丰富的语义和上下文信息，由此导致数据量的爆发式增长。向量数据库作为数据的管理者，能够帮助高效地管理数据。2、生成式AI大模型生成的文本往往需要进行相似性搜索和匹配，以提供相对准确的回复、推荐或匹配结果。传统基于关键词的搜索方法往往无法满足复杂的语义和上下文要求，而向量数据库可以弥补这一缺口。3、生成式AI大模型不仅限于处理文本数据，还可以处理图像、语音等多模态数据。向量数据库作为一种能够存储和处理多种数据类型的系统，能够有效地支持多模态数据的存储、索引和查询。与其想要的领域或行业相关的不同主题、关键字、事实、观点、来源的信息。大语言模型面临的另一个挑战就是突破令牌限制。现在，GPT-4有两种变体，一个限制为8192个令牌，另一个限制为32768个令牌，大约

关系数据库和向量数据库之间的主要区别在于它们存储的数据类型和数据检索方式。关系数据库是为适合表的结构化数据而设计的，而向量数据库则是为非结构化数据（如文本或图像）而设计的。这种区别导致了它们的计算，而不是关键字匹配的方式。相比于关系数据库，向量数据库具有更高效的数据检索能力。由于它们使用向量表示数据，因此可以运用各种聚类算法和分类算法来处理数据。这些算法能够更好地评估向量之间的相似度，从而数据检索方式也不同。在关系数据库中，查询结果基于特定关键字的匹配。而在向量数据库中，查询结果则是基于相似性进行的。关系数据库是一种基于关系型模型的数据库，其中的数据是以表格的形式存储的。这种方法的大优势在于表格的结构十分清晰，因此其数据的更新、添加和删除都比较容易。同时，关系数据库可以与其他的关系数据库进行互操作，这使得其在企业和组织中非常流行。在这种数据库中，通过使用SQL语句来查询数据。SQL语句度的数据，如文本、图像、音频等。这是因为在向量空间中，每个数据点都可以表示为一个N维向量。在向量数据库中，数据可以通过向量之间的距离来进行匹配和查询。这种距离通常采用余弦相似度或欧几里得距离的方式来

企业级向量数据库是一种专门为企业级应用而设计的向量数据库，其主要提供高效的向量存储和检索服务，适用于大规模数据的存储和分析以及机器学习等领域的应用。企业级向量数据库支持多类索引，满足不同业务场景;支持检索速度和内存使用的特定优化，支持寄存器级算法优化。多模型联合分析：基于多模型统一技术架构，向量数据与关系型数据、图数据、时序数据等多种模型数据进行统一存储管理，通过-TranswarpHippoTranswarpHippo是一款企业级云原生分布式向量数据库，支持存储，索引以及管理海量的向量式数据集，能够高效的解决向量相似度检索以及高密度向量聚类等问题。Hippo具备高可用、高性能、易拓展等特点多方面相关数据向量化存储，通过向量相似度检索，将用户可能整兴趣的信息推送给客户，做到千人千面的推荐效果。大模型应用：Hippo可以作为LLM的中间载体承载LLM生成的各类内容，有效扩展LLM的时间与空间边界，使大模型拥有“长期记忆”，并协助解决目前企业担忧的大模型泄露隐私问题。，支持多种向量搜索索引，支持数据分区分片、数据持久化、增量数据摄取、向量标量字段过滤混合查询等功能，能够很好的满足企业针对海量向量数据的高实时性检索等场景。TranswarpHippo产品优势云原生系统

传统关系型数据库和向量数据库各具特色，适用于不同的数据管理和查询需求。传统关系型数据库以其结构化的数据模型而著称。采用表格的形式来组织和存储数据，每个表格由行和列组成，用以表示实体和属性之间的关系相似性搜索。这种特性使得向量数据库在处理图像识别、自然语言处理等涉及大规模向量数据的场景中表现卓越。在数据存储和查询方面，关系型数据库和向量数据库也存在显著差异。关系型数据库通过SQL语言进行数据的增删改查操作，支持复杂的关系查询和聚合操作。同时，它具备事务处理和ACID属性，保证了数据的一致性和可靠性。而向量数据库则更注重于向量的匹配和排序，通过特定的查询接口和算法来计算向量之间的相似度，并返回相似的结果。这种高效的相似性搜索功能使得向量数据库在处理大规模向量数据时具有显著优势。在应用场景上，两者也各有侧重。关系型数据库广泛应用于传统的企业应用和数据管理领域，如电子商务、金融系统、人力资源管理等。这些场景通常涉及复杂的数据关系和事务处理需求，关系型数据库能够很好地满足这些需求。而向量数据库则更多地应用于需要高效存储和查询大规模向量数据的场景，如图像识别、自然语言处理、推荐系统等。在这些场景

关系型数据库和向量数据库是两种不同的存储和检索数据的工具。各自拥有独特的优势，适用于不同的应用场景。关系型数据库是传统的数据存储方式，而向量数据库则是近年来随着大数据和人工智能技术的发展而兴起的新型数据库。关系型数据库和向量数据库之间的主要区别关系型数据库设计用于存储适应表格形式的结构化数据。结构化数据是指那些可以预先定义其结构和格式的数据，通常存储在二维表格中，每一列都有明确的数据类型，每一行则代表一个记录。这种数据组织形式使得关系型数据库在处理数值、日期等固定格式的数据时非常高效。向量数据库则适用于非结构化数据的存储和检索。非结构化数据指的是那些没有固定格式或结构的数据，如文本、图像。在关系型数据库中，查询结果基于对特定关键词的匹配。用户需要构建精确的SQL查询语句，通过指定字段和条件来检索数据。这种基于关键词的匹配方式虽然精确，但在处理复杂查询或模糊匹配时可能显得力不从心。而在向量数据库中，查询结果基于相似性。用户可以将查询请求转换为向量，并在向量空间中查找与查询向量相似的其他向量。这种基于相似性的检索方式在处理文本、图像等复杂数据类型时更为灵活和高效。例如，在搜索引擎中，用户可以通过输入关键词或短语来检索相关文档，而搜索引擎则可以利用向量数据库来快速找到与查询相关的文档。

向量数据库作为一种新型的数据存储和检索工具，已经在多个领域中展现了其独特的价值。尽管在大语言模型（LLM）引起广泛关注之前，向量数据库就已经存在，但它的应用范围和影响力正在不断扩大。从推荐系统，到场景——问答应用。LLM需要大量的数据来训练和维护，而向量数据库能够为其提供长期记忆的能力。通过将问题和答案以向量的形式存储在数据库中，当新的查询到来时，系统可以迅速在数据库中查找与之相似的向量，从而找到可能的户浏览或搜索某个商品时，系统可以利用向量数据库，根据用户的浏览历史和购买记录，快速推荐出与之相似的其他商品。这种基于向量的推荐算法，不仅能够提高推荐的准确性，还能大大提升用户体验，促进商品的销售。除了推荐系统，向量数据库在图像识别领域也有着广泛的应用。在图像处理中，每张图片都可以被转换为一个高维向量。通过将这些向量存储在向量数据库中，我们可以实现高效的图像检索和匹配。这在许多场景中都非常有用，比如安防监控、人脸识别、医学影像分析等。在这些应用中，向量数据库能够快速识别出与目标图像相似的其他图像，为相关应用提供强大的技术支持。随着大语言模型（LLM）的兴起，向量数据库又多了一个新的应用

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...

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...

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、...

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...

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...

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。

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...

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...

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...