大模型产品运营

星环大模型相关产品星环无涯金融大模型-TranswarpInfinity针对智能投研领域特定的业务逻辑，星环科技通过预训、提示、增强、推导范式的构建，实现Financial-Specific-LLM联动和决策博弈等多个维度的智能投研新范式。星环大语言模型运营平台-SophonLLMOps为了帮助企业用户基于大模型构建未来应用，星环科技推出了大模型持续提升和开发工具SophonLLMOps，实现的训练，推出了金融行业智能投研大模型无涯Infinity。星环科技基于大模型的事件驱动与深度图引擎，实现对事件语义刻画、定价因子挖掘、时序编码、异构关系图卷积传播，进而构建包含事件冲击、时序变化、截面领域大模型的训练、上架和迭代。SophonLLMOps服务于大模型开发者，帮助企业快捷地构建自己的行业大模型，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。星环知识中台-TranswarpKnowledgeStudio星环知识中台（TKS）针对政务、工业、能源等领域定制化应用场景，结合大语言模型技术，提供一站式、全流程解决方案。帮助客户高效地创建业务场景并进行系统

星环大语言模型运营平台-SophonLLMOpsSophonLLMOps作为一个全面的大模型统一运营管理平台，旨在为用户打通从数据接入和开发、提示工程、大模型微调、大模型上架部署到大模型应用编排和语言模型和其他任务的编排、调度和上线能力。SophonLLMOps提供Agent、Ops、DAG，结合星环科技的多款大数据、数据库产品，如向量库Hippo和分布式图数据库StellarDB等，将不同大”的训练、微调，得到满足自身业务特点的领域大语言模型。其次，帮助客户将原型的大语言模型应用，成功地投入到实际生产中。第三，帮助客户运营在生产中应用的大语言模型，完成大模型的持续提升等。业务效果对齐的全链路流程，从而实现针对大模型的“数据和分析的持续提升”。星环科技SophonLLMOps的工具链优势体现在以下几个方面：首先，SophonLLMOps拥有自己的样本仓库能力，覆盖训练数据开发、推理数据开发、数据维护等工作，对大语言模型涉及的原始数据、样本数据、提示词数据做清洗、探索、增强、评估和管理等。第二，SophonLLMOps具有模型运维管理能力。除了传统MLOps的六大

星环大模型运营平台TranswarpLLMOps是面向企业级用户的大模型全生命周期运营管理平台，旨在帮助企业快速、高效、闭环地将大模型落地至业务场景中。平台覆盖语料、模型、应用三大核心要素，打通了从提示词工程、检索增强、智能体构建、模型推理优化、模型安全和持续提升等大模型开发落地的全流程，同时兼容传统机器学习和深度学习模型，一站式满足企业全A1场景需求。此外，平台支持GPU/NPU异构算力(ARM/x86)混合部署、资源精细化切分和调度、海量多源模型统管、全局状态监控及预警等企业级功能。SophonLLMOps提供语料知识沉淀、高质量资产共享、灵活应用开发、可持续服务运营等能力，有助于降低企业使用门槛，并支持多种开发方式，具备企业级功能和安全防护，保障数据安全和合规性。

大模型运营是一个复杂的过程，涉及到多个方面，包括市场定位、技术应用、安全治理、商业模式等。模型部署与上线环境搭建：需要准备适配大模型运行的硬件环境，如高性能服务器等来确保模型的计算资源。同时搭建软件进行审查，防止生成包含有害信息的内容。建立内容过滤机制，对可能出现的风险内容进行预警和拦截。合规运营：确保大模型的运营符合相关的法律法规，如知识产权法、消费者权益保护法等。在模型开发、部署和使用过程中，关注法律环境的变化，及时调整运营策略。成本控制与商业拓展成本核算与优化：核算大模型运营的成本，包括硬件成本、软件许可成本、人力成本和数据成本等。通过优化资源配置、采用云计算等方式来降低运营成本。商业价值挖掘：根据市场需求和用户反馈，挖掘大模型的商业价值。性能监测的结果，对硬件和软件资源进行优化。数据管理与更新数据收集与反馈：在运营过程中，收集用户与模型交互的数据，如用户输入的问题、模型生成的答案以及用户对答案的反馈等。这些数据可以用于评估模型的效果环境，包括操作系统、深度学习框架和相关依赖库。模型加载与启动：将训练好的模型加载到服务器环境中，并完成启动配置，确保模型能够正常接收和处理输入数据。这个过程可能需要考虑模型的大小、格式和输入输出接口的

大模型运营：开启智能时代的新引擎大模型运营：从认知到实践大模型运营，绝非简单的技术运维，而是一个综合性、系统性的工程。它涵盖了从模型训练优化、性能监控管理，到应用场景拓展、用户体验提升等多个方面了解大模型运营的各个环节，掌握有效的运营策略和方法。接下来，让我们一同揭开大模型运营的神秘面纱，探索其背后的奥秘与挑战。大模型运营的关键要点（一）数据管理高质量的数据能够让大模型学习到更准确、更全面的知识方法进行填补。（二）模型优化模型训练是大模型运营的核心环节之一，它是让大模型学习数据中的模式和规律的过程。在模型训练过程中，需要使用大量的训练数据和合适的训练算法。以深度学习中的神经网络模型为例，常用的标准。一个性能强大但用户体验不佳的大模型，很难得到广泛的应用和认可。因此，通过优化交互设计、提供个性化服务等方式来提升用户体验，成为大模型运营的关键任务之一。优化交互设计可以让用户更方便、更自然地与大，旨在充分发挥大模型的潜力，为企业和用户创造更大的价值。随着大模型技术的飞速发展，市场竞争日益激烈，如何在众多的大模型中脱颖而出，实现可持续发展，成为每一个从业者都必须深入思考的问题。这就需要我们深入

画像，并利用机器学习算法预测用户未来的行为模式。（三）个性化推荐，提升用户粘性个性化推荐是大模型在运营管理中最具代表性的应用之一。在信息过载的今天，用户希望能够快速找到符合自己需求的产品或服务。大模型大模型如何赋能运营管理大模型在运营管理中的应用广泛且深入，宛如一位全能的“超级助手”，为企业在各个关键环节提供强大支持，助力企业在激烈的市场竞争中脱颖而出。（一）精准数据分析，洞察市场先机在数据爆炸关键指标和趋势，帮助企业精准把握市场动态和用户需求。（二）预测用户行为，实现精准运营用户行为复杂多变，难以捉摸，但对企业运营至关重要。大模型通过对用户的历史行为数据、偏好数据等进行分析，构建出精准的用户通过优化推荐算法，综合考虑用户的兴趣、行为、场景等多维度因素，为用户提供个性化的推荐内容。（四）自动化运营，解放人力成本繁琐的运营工作常常耗费企业大量的人力和时间成本，而大模型的出现为自动化运营提供了实时数据调整营销策略，提高营销效率和效果。提升大模型运营管理能力的策略面对大模型运营管理中的重重挑战，我们不能望而却步，而是要积极探索创新，采取有效的策略加以应对，为大模型的稳健发展保驾护航。（一）技术创新

实际场景中得到充分的应用和发挥，同时也可以保证模型的稳定性和可性，提高机器学习应用的价值和效果。星环大语言模型运营平台-SophonLLMOps为了帮助企业用户基于大模型构建未来应用，星环科技推出了大、调度和上线能力。SophonLLMOps提供Agent、Ops、DAG，结合星环科技的多款大数据、数据库产品，如向量库Hippo和分布式图数据库StellarDB等，将不同大语言模型、传统机器学习、其他业务特点的领域大语言模型。其次，帮助客户将原型的大语言模型应用，成功地投入到实际生产中。第三，帮助客户运营在生产中应用的大语言模型，完成大模型的持续提升等。模型运营是指在机器学习模型完成训练之，将其应用于实际的业务场景并不断监控和调整模型表现的过程。模型运营主要包括以下方：模型部署：将模型部署到生产环境中，使其可以处理实时数据，如将模型作为API服务数据和业务场景的变化，需要对模型进行更新，以适应新的情况。模型评估：对模型在一定时间内的表现进行评估，检测模型的效果和性能是否符合预期，并未来的部署、更新和调整做出参考。通过模型运营，可以使机器学习模型在

星环大模型运营平台（SophonLLMOps）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。SophonLLMOps打通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。

面临着诸多挑战，包括：语料标注和处理、提示工程、大模型训练与微调、模型上架部署、应用链编排等。SophonLLMOps作为星环科技自主研发的一款综合性大模型统一运营管理平台，旨在解决以上问题，为用户打通从数据接入、生成、开发和清洗、提示工程、大模型训练、大模型上架部署到大模型应用编排和业务效果对齐的全链路流程，从而实现针对大模型的“数据和分析的持续提升”。功能强大，便捷的大模型运营和应用编排保护，提供权限控制、数据加密、访问日志等功能，保障用户数据的安全性和合规性。统一视角的运管工具：SophonLLMOps平台提供了大模型运营管理的统一视角和管理界面，简化了大模型的运维要求。该平台将。SophonLLMOps的发布标志着星环科技在大模型运营管理领域的重要技术突破。作为一家专注于分布式基础软件研发的公司，星环科技将继续致力于为客户提供先进、效率、便捷的AI解决方案，推动人工智能技术的发展和应用，为构建智能化的未来贡献力量。随着AI技术的飞速发展，大语言模型（LLM）已成为许多企业和组织实现其业务增长和创新的重要技术和手段。然而，要实现高效、稳定的大模型数据收集、处理和模型训练、部署，并将其应用于具体的业务场景中，还

多模态、智能化、敏捷化和平民化产品。星环大语言模型运营平台-SophonLLMOps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行业大模型，从而让每个人都拥有个性化AI助理。星环无涯金融大模型-INFINITY星环无涯金融大模型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领域大显身手，有力辅助分析师、研究员和投资经理的日常工作，帮助企业更好地应对复杂的市场环境和业务需求，持续促进整体行业的降本增效与科技创新。星环求索大数据分析大模型-TranswarpSoLar星环

数据湖是一个集中存储海量原始数据的存储库，旨在存储企业所有类型和来源的数据，为企业提供全面的数据资产视图，并支持灵活的数据处理和分析。数据湖是一种存储企业各种原始数据的大型仓库，这些数据包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。数据湖允许企业以原始格式存储数据，而无需在存储时进行预定义的模式或结构设计，用户可以根据不同的业务需求随时对数据进行各种分析和处理。核心特点海量存储：具备强大的存储能力，可轻松应对PB级甚至EB级数据的存储需求，能够存储企业从各个业务系统、设备以及外部数据源收集而来的大量数据。数据多样性：支持各种类型和格式的数据，打破了传统数据存储系统对数据格式的限制，使得企业能够将不同来源、不同结构的数据统一存储在一个地方。灵活性与敏捷性：数据以原始形态存储，不依赖于特定的模式或模型，用户可以根据具体的业务问题和分析需求，灵活选择不同的分析工具和技术对数据进行处理和探索，无需受限于预先设定的结构。支持多用户并发访问：可以同时支持多个用户和应用程序对数据的并发访问，不同的用户和团队可以根据自己的需求对数据进行探索和分析，提高了数据的共享和协作效率。关键技术分布式存储技术：通常...

联邦学习与隐私计算是紧密相关且相互促进的两个概念，以下是它们之间的详细关系及相关情况：联系目标一致：都旨在解决在数据隐私保护前提下的数据处理与分析问题。在大数据时代，数据分散在不同的机构或个人手中，而这些数据往往包含敏感信息。联邦学习和隐私计算都致力于在不泄露隐私数据的情况下，实现数据的价值挖掘和共享，打破数据孤岛，促进数据的流通和协同使用。技术融合：联邦学习是隐私计算的重要技术分支和应用场景之一。在联邦学习的过程中，会运用到多种隐私计算技术来确保数据的安全性和隐私性，如加密技术、差分隐私技术等。相互促进：隐私计算技术的发展为联邦学习提供了更强大的隐私保护手段，使其能够在更广泛的场景中应用。而联邦学习的实践也推动了隐私计算技术的不断创新和完善，为隐私计算技术提供了更多实际应用需求和挑战，促使其在性能、安全性等方面不断优化。区别概念侧重：联邦学习侧重于机器学习模型的训练和优化，强调在多个数据拥有方之间进行协同学习，通过交换模型参数而不是原始数据来实现模型的训练和更新。隐私计算则是一个更广泛的概念，涵盖了多种技术和方法，旨在对隐私数据进行全生命周期的保护，包括数据的存储、传输、处理和共享等...

隐私计算在金融行业具有极其重要的地位和广泛的应用前景。应用场景信贷风控联合建模：金融机构之间可以通过联邦学习等隐私计算技术，在不共享敏感数据的情况下，联合建立信贷风险评估模型。数据查询与验证：在信贷审批过程中，金融机构需要查询外部数据源来获取客户的更多信息，如征信报告、税务记录等。隐私计算技术可确保在查询和验证这些数据时，客户的隐私信息不被泄露，同时保证数据的真实性和完整性。精准营销客户画像构建：金融机构通过多方安全计算等技术，与其他企业合作构建更全面的客户画像。营销效果评估：在营销活动中，隐私计算可用于评估不同营销渠道和策略的效果。通过对客户反馈数据的加密分析，金融机构可以了解客户对不同营销活动的响应情况，而不会泄露客户的隐私信息，从而优化营销方案。金融监管数据报送与共享：金融机构需要向监管部门报送大量的业务数据，隐私计算技术可确保数据在报送过程中的安全和隐私保护。同时，监管部门之间也可以通过隐私计算实现数据共享，提高监管效率和协同监管能力。风险监测与预警：利用隐私计算技术，监管部门可以在不直接获取金融机构敏感数据的情况下，对金融市场的风险进行实时监测和预警。例如，通过多方安全计算对...

隐私计算是一种在保护数据隐私的前提下实现数据价值挖掘和流通的技术体系，涵盖多方安全计算、联邦学习、同态加密、零知识证明等多种技术手段。定义与背景定义：隐私计算是指在不泄露数据隐私的情况下，对数据进行分析、计算和共享的一系列技术和方法的统称。它允许不同的参与方在数据不出本地的情况下，通过加密、分布式等技术手段进行协同计算，实现数据的互联互通和价值最大化，同时确保数据的隐私和安全得到有效保护。背景：随着数字化进程的加速，数据已成为企业和社会发展的重要资产，但数据的隐私泄露风险也日益增加。在数据共享和协同处理过程中，如何既充分发挥数据的价值，又保护数据所有者的隐私，成为亟待解决的问题，隐私计算应运而生。关键技术多方安全计算：多个参与方在不泄露各自数据隐私的情况下，通过特定的加密协议和算法进行协同计算。例如，在多方数据求和、数据比较等场景中，各方数据在加密状态下进行交互和计算，最终得到正确的结果，而任何一方都无法获取其他方的原始数据。联邦学习：一种机器学习技术，多个参与方在本地训练机器学习模型，然后将模型参数进行加密聚合，得到全局模型。在这个过程中，数据始终留在本地，不会被传输到其他方，从而保...

数据入湖是指将企业内外部的各种数据汇聚到数据湖中进行统一存储和管理的过程。数据来源涵盖企业内部的业务系统数据，如客户关系管理系统（CRM）、企业资源计划系统（ERP）、办公自动化系统等产生的结构化数据；也包括来自网络的日志数据、社交媒体数据，以及物联网设备产生的传感器数据等半结构化和非结构化数据。入湖方式批量导入：对于一些已经存在的历史数据或定期产生的批量数据，通常采用批量导入的方式将数据加载到数据湖中。可以使用ETL工具、数据迁移工具等，按照一定的时间周期或数据量进行批量抽取、转换和加载。实时接入：对于实时性要求较高的数据，如物联网数据、实时日志数据等，需要通过实时数据接入技术将数据实时地传输到数据湖中。常见的实时接入方式包括使用消息队列（如Kafka）进行数据缓存和传输，然后由数据湖的实时处理组件进行消费和存储。数据同步：对于一些需要与源数据保持实时或准实时同步的数据，采用数据同步技术实现数据入湖。可以通过数据库的复制技术、数据同步中间件等，将源数据的变化及时同步到数据湖中。关键技术数据抽取与转换：在数据入湖过程中，需要对不同来源、不同格式的数据进行抽取和转换，使其符合数据湖的存储...

多方安全计算（SecureMulti-PartyComputation，简称MPC）是隐私计算的一个重要分支。多方安全计算允许多个参与方在不泄露各自隐私数据的情况下，共同完成对数据的计算和分析任务。其目标是在保护数据隐私的前提下，实现数据的共享和协同处理，以挖掘数据的价值。主要基于密码学技术，如同态加密、不经意传输、秘密共享等。通过这些技术，将数据进行加密或转换，使得在计算过程中，参与方只能看到加密后的结果或与自己相关的部分信息，而无法获取其他方的隐私数据。技术特点隐私保护性：多方安全计算能够确保参与方的隐私数据在整个计算过程中不被泄露，即使在存在恶意参与者的情况下，也能保证数据的安全性。去中心化：不需要依赖可信的第三方来处理数据，各参与方之间通过密码学协议进行交互和协作，实现数据的分布式计算。可验证性：计算结果可以被参与方进行验证，确保计算的正确性和完整性。灵活性：可以支持各种类型的计算任务，如算术运算、比较运算、逻辑运算等，适用于不同的应用场景。应用场景金融领域联合风控：多家金融机构可以在不共享客户敏感信息的情况下，联合进行风险评估和信用评分，提高风控的准确性和效率。隐私保护的投资...

大数据湖是在数据湖概念基础上，结合大数据技术特点和需求而发展起来的一种更加强大、灵活的数据存储和分析架构。海量数据存储：能够轻松应对海量数据的存储需求，可存储PB级甚至EB级的数据，涵盖各种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。高可扩展性：基于分布式架构，能够方便地进行水平扩展，随着数据量的增加，可以通过添加节点的方式快速扩展存储和计算能力。数据多样性支持：不仅支持传统的关系型数据，还能存储各种非传统数据类型，如文本、图像、视频、音频、日志文件、社交媒体数据等，为企业提供全面的数据视角。灵活性与敏捷性：数据以原始格式存储，不需要预先定义严格的数据模型，用户可以根据不同的业务需求随时对数据进行各种分析和处理，快速响应业务变化。架构与组件存储层：通常采用分布式文件系统或对象存储系统作为底层存储，具有高可靠性、高吞吐量和容错性，确保数据的安全存储和高效访问。数据管理层：包括元数据管理、数据目录、数据血缘等功能。元数据管理记录数据的来源、格式、含义等信息，方便用户查找和理解数据；数据目录提供数据的分类和索引，便于数据的搜索和发现；数据血缘则跟踪数据的流转和处理过程，确保数据的...

数据安全与隐私计算紧密相关、相互促进，共同为数据的安全利用与隐私保护提供保障。数据安全是隐私计算的基础和目标数据安全涵盖了数据的保密性、完整性和可用性等多方面要求，旨在防止数据被未经授权的访问、泄露、篡改或破坏。隐私计算的出现正是为了在数据处理和共享过程中更好地满足这些数据安全需求，尤其是在涉及多源数据融合、跨域数据协作等复杂场景下，确保数据的保密性和完整性不受损害。隐私计算是数据安全的技术支撑和创新手段隐私计算为数据安全提供了一系列先进的技术手段，包括多方安全计算、联邦学习、同态加密、零知识证明等。这些技术在不同程度上解决了数据在流通和使用过程中的隐私保护问题，使得数据能够在安全的环境中被充分挖掘和利用。二者协同发展推动数据价值释放与合规应用随着数字化进程的加速，数据已成为企业和社会发展的重要资产，但数据安全问题一直是制约数据流通和共享的关键因素。隐私计算技术的不断发展和应用，为数据安全提供了更有效的解决方案，使得数据能够在安全的前提下实现跨机构、跨领域的流通和共享，从而充分释放数据的价值。

数据湖是一种以原始格式存储大量数据的存储库，它具有灵活、可扩展等特点，可支持多种类型数据的存储和分析。数据湖是一个集中存储大量原始数据的系统，这些数据可以是结构化数据（如关系型数据库中的表）、半结构化数据和非结构化数据（如文本文件、图像、视频等），数据湖允许企业以原始格式存储数据，直到需要使用时再进行处理和分析。特点存储容量大：能够存储海量数据，满足企业不断增长的数据存储需求。可以轻松扩展存储容量，支持PB级甚至EB级数据的存储。数据多样性：支持各种类型的数据，包括传统的关系型数据、日志文件、传感器数据、社交媒体数据等，打破了传统数据仓库只能处理结构化数据的限制。灵活性高：数据以原始格式存储，不需要在存储时进行预定义的模式或结构设计，企业可以根据不同的业务需求随时对数据进行各种分析和处理，具有很强的灵活性。支持多用户并发访问：可以同时支持多个用户和应用程序对数据的并发访问，不同的用户和团队可以根据自己的需求对数据进行探索和分析，提高了数据的共享和协作效率。架构数据采集层：负责从各种数据源收集数据，并将其传输到数据湖中。数据源可以包括数据库、文件系统、云存储、物联网设备等。存储层：是数据...

数据要素与隐私计算存在紧密的联系，隐私计算为数据要素的安全流通和价值释放提供了关键技术支撑，二者相互促进、共同发展。隐私计算是面向隐私信息全生命周期保护的计算理论和方法，涉及信息搜集者、发布者和使用者在信息产生、感知、发布、传播、存储、处理、使用、销毁等全生命周期过程的所有计算操作。它包括支持海量用户、高并发、高效能隐私保护的系统设计理论与架构，旨在实现数据的“可用不可见”。数据要素市场化：数据作为一种新型生产要素参与分配，隐私计算在数据要素市场化进程中扮演核心基础技术的角色。它帮助建立有序可控的共享机制，促进数据要素市场的蓬勃发展。数据要素只有在安全、高效的流通中才能充分发挥价值，隐私计算可以在保障数据流通过程计算安全性、赋能不同行业场景释放数据价值、适配数据要素流通多种应用模式上发挥价值。技术应用：隐私计算技术可以应用于数据的收集、脱敏、存储、使用、交换、删除、存证与取证等环节，涵盖隐私信息全生命周期的操作过程。它通过融合密码学、人工智能、安全硬件等跨学科技术体系形成一套可以保障数据流通安全合规的基础设施。数据安全与隐私保护：隐私计算实现了在数据流通过程中对国家安全、商业机密、个人...