大模型知识库开发工具

和适用性。星环语料开发工具的核心优势：强大的语料知识化能力。它能够自动标注知识元素、识别知识类型、推荐知识应用，并构建有针对性的场景知识库。这一能力极大地简化了知识管理和知识应用的过程，使企业能够更快星环科技语料开发工具——星环语料开发工具TCS（TranswarpCorpusStudio），旨在通过全面的语料生命周期管理，极大提升语料开发效率，助力企业或机构高质量地构建大模型及其应用。星环科技语料开发工具(TranswarpCorpusSudio)是一套强大的语料开发工具集，覆盖了语料获取、清洗、加工、治理、应用和管理的全生命周期，该工具集具备多种灵活的采集和构建方式，能够分布式地高效处理速地从数据中提取有价值的信息。易用的语料应用化能力。支持将语料快速转化为多种应用形态，如自然语言处理、机器学习等，大大降低了应用语料的门槛，加速了从数据到知识的转化过程。完善的数据安全机制。TCS提供了完善的认证权限管理和加密机制，确保语料数据、模型和应用的安全可信，满足企业对数据保护的严格要求。

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：能够处理图片更广泛、更丰富的信息，包括文本、图像、音频等多种形式。检索与生成：借助深度学习技术和自然语言处理技术，实现对用户查询意图的自动识别和解析，将用户的自然语言查询转化为模型可理解的输入，并从知识库中检索相关

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

：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

星环科技语料开发工具TCS（TranswarpCorpusStudio）通过全面的语料生命周期管理，大大提升语料开发效率，助力企业或机构高质量地构建大模型及其应用。星环科技语料开发工具密机制，确保语料数据、模型和应用的安全可信，满足企业对数据保护的严格要求。随着人工智能技术的快速发展，高质量的语料资源成为构建大模型的关键。星环语料开发工具的推出，将为企业和机构提供一个功能全面、易用高效、安全可靠的语料开发利器，推动人工智能技术在更多领域的应用和发展。(TranswarpCorpusSudio)是一套强大的语料开发工具集，覆盖了语料获取、清洗、加工、治理、应用和管理的全生命周期，该工具集具备多种灵活的采集和构建方式，能够分布式地高效处理海量语料，满足不同行业和应用场景的需求。TCS内置了丰富的智能化语料加工能力，包括通用性或具有行业特殊性的清洗、转换、标注、增强、质检、合规检查等。这些功能不仅提高了语料处理的效率，也确保了语料的质量和适用性。星环语料开发工具的核心优势：强大的语料知识化能力。它能够自动标注知识元素、识别知识类型、推荐知识应用，并构建有针对性的场景知识库。这一能力极大地简化了知识管理和知识应用的过程，使企业能够更快速地从数据中提取有价值的

，极大提升语料开发效率，助力企业或机构高质量地构建大模型及其应用。星环科技语料开发工具(TranswarpCorpusSudio)是一套强大的语料开发工具集，覆盖了语料获取、清洗、加工、治理、应用和管理的：“星环语料开发工具是我们在人工智能领域的又一重要创新。它不仅能够提升语料开发的效率，还能够确保数据的安全和质量，这对于构建高质量的大模型及其应用至关重要。”随着人工智能技术的快速发展，高质量的语料资源成为构建大模型的关键。星环语料开发工具的推出，将为企业和机构提供一个功能全面、易用高效、安全可靠的语料开发利器，推动人工智能技术在更多领域的应用和发展。、质检、合规检查等。这些功能不仅提高了语料处理的效率，也确保了语料的质量和适用性。星环语料开发工具的核心优势：强大的语料知识化能力。它能够自动标注知识元素、识别知识类型、推荐知识应用，并构建有针对性的5月30-31日，2024向星力·未来数据技术峰会期间，星环科技推出一款创新的语料开发工具——星环语料开发工具TCS（TranswarpCorpusStudio），旨在通过全面的语料生命周期管理

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：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

推理和决策等方面。要构建行业大模型，需要投资大量算力、基础大模型、LLMOps工具链、语料库、练指令集和应用开发等，各行业领先企业都在思考如何解决这些瓶颈问题。大模型让现有数据范式发生了很大的改变未来发展挑战。SophonLLMOps是一款功能强大的大模型开发工具，具备三大能力。首先，它拥有样本仓库能力。该能力涵盖了训练数据开发、推理数据开发和数据维护，可以对大语言模型所涉及的原始数据、样本，我们需要新的工具来适应这种变革。为了帮助企业用户更好地基于大模型构建未来应用，星环科技推出了SophonLLMOps，这是一款强大的工具，将提供全流程支持大模型训练、部署和，助力企业构建行业大模型，应对，SophonLLMOps针对大语言模型的微调、持续提升、评估和对齐等方面提供了从计算框架、工具到计算、存储和通信的调度和优化支持。后，它还具备大语言模型和其他任务的编排、调度和上线能力。SophLLMOps提供Agent、Ops、DAG等提示词编排功能，结合星环科技的多款大数据和数据库产品，如向量数据库Hippo和分布式图数据库StellarDB等，可以将不同的大语言模型、传统机器学习、其他流程等编排成符合用户实际领域和业务需求的任务，并为客户提供服务。

借助知识库，优化公司数字资产管理策略在数字化转型加速的当下，公司积累的各类数字资产呈爆炸式增长，如何高效管理这些资产，挖掘其价值，成为企业面临的关键挑战。知识库作为知识管理的核心工具，为加强公司数字更新，确保知识库中资产的质量和价值。五、知识挖掘与数字资产价值提升数据分析与洞察：运用数据分析工具，对知识库中的数字资产进行深度挖掘。分析资产的使用频率、热门领域、知识关联等，发现潜在的知识价值和业务需求。知识创新与应用：基于知识挖掘的结果，鼓励员工进行知识创新和应用。利用知识库中的数字资产，开发新的业务解决方案、产品创意或优化现有业务流程，实现数字资产的价值最大化。方式，为数字资产在知识库中的有序存储和快速检索奠定基础。二、实现数字资产的知识化录入元数据提取与标注：在将数字资产录入知识库时，提取关键元数据，如资产名称、创建时间、作者、所属项目等，并进行详细标注。这些元数据不仅有助于资产的分类管理，还能为后续的搜索和分析提供关键信息。知识关联与拓展：对于重要的数字资产，挖掘其与其他相关知识的联系，如引用的理论、涉及的项目案例等。在知识库中建立这些关联关系，形成

语料开发工具是指在语料库建设、管理和应用过程中，用于辅助获取、清洗、标注、加工、治理、存储、检索以及分析语料等操作的各类软件、平台或程序，以下是具体介绍：语料获取与采集网络爬虫工具：可自动从网页上、依存句法分析等，帮助用户快速了解语料的语法结构和词汇特征，为进一步的语义分析和文本理解提供基础。语料管理与存储数据库管理系统：可用于存储和管理大规模的语料数据，支持高效的数据插入、查询、更新和删除操作，还能对语料进行分类、索引和版本控制，方便用户对语料的管理和使用。专门的语料库管理工具：是专门为语料库的创建、管理和查询而设计的工具集，支持对语料进行复杂的索引和查询操作，还能对多媒体语料进行标注和语料的质量和规范性。数据清洗工具：可对语料中的噪声数据、缺失值、错误数据等进行处理，还能进行格式转换、数据标准化等操作，使语料更加规整和一致。语料标注与加工标注工具：主要用于对语料进行标注，包括命名实体识别、词性标注、情感倾向标注等。标注人员可以通过直观的界面，对文本中的特定元素进行标记和分类，为后续的机器学习和自然语言处理任务提供高质量的标注语料。词性标注与句法分析工具：可自动对语料进行词性标注

星环科技自主研发的数据安全管理平台TranswarpDefensor，基于Defensor的五大核心能力和星环科技全局数据安全策略，可以帮助企业建设以数据为中心的数据安全防护。Defensor能够帮助企业了解内部数据敏感信息的资产地图，发现潜在风险，并监控企业重要数据的合规使用；同时，也能对企业敏感数据进行分类分级，通过数据脱敏、水印等方式对数据进行事前事后的保护，防止数据泄露或能够在数据泄露后做到可以溯源追踪。五大核心能力：分类分级、数据脱敏、操作监测、操作审计、个人信息去标识第一，敏感数据识别与分类分级，帮助企业全面梳理敏感资产，并绘制分类分级资产地图。Defensor内置的分类分级标准参照，涵盖了多个行业法律法规，并与律师深度合作探讨，共同落实了大量规则；基于正则表达式、关键字内容、算法匹配、字典匹配等方式，自动扫描全局敏感数据，提供定时敏感识别扫描任务。第二，提供数据脱敏和水印等能力，让敏感数据可以脱敏后服务业务，并在发生泄露后可以追踪溯源。平台预置多种脱敏算法，开箱即用，满足不同场景，不同安全等级的脱敏要求。当敏感数据需要对外流通时，支持在数据集中嵌入水印，当数据发生泄漏后，...

数字经济时代，边缘计算作为行业数字转型的核心能力底座，正在快速崛起。星环科技也在边缘计算领域进行了诸多探索，研发了边缘计算平台Sophon。Sophon是解决多模态数据集成和治理过程中的边缘化、智能化的云端-边缘端融合计算平台，支持标准的视频和物联网协议接入，低代码的业务流程构建，高性能的数据处理和分析，企业级的云-边数据、服务治理，以及针对边缘嵌入式和云端服务器等异构硬件的适配。星环科技Sophon平台包括设备数据管理、模型训练迭代、边缘模型部署、应用构建分发、数据治理能力、边缘自治能力、云边协同能力七大能力。Sophon可以从两个层面实现效益价值：降低长尾应用的实施人力，降低从数据到模型，模型到应用的构建成本；改变长尾应用的落地模式，从粗放的一次性模型交付到精细化的模型持续运营。其主要技术创新包括：边缘可视化流处理构建、边缘数据采样驱动模型迭代、边缘实时数据可视化、边缘深度推理引擎。设备数据管理：平台支持超过20种标准的设备协议，用户只需要进行简单配置便可快速将物联网设备或视频设备接入平台，并进行设备数据实时预览和统一管理。边缘模型部署：平台支持多种框架训练的深度学习模型的上架，通...

图数据库相对于其他传统的数据库有很多优势，以下是几点常见的优势：灵活的数据模型：图数据库支持灵活的数据模型，可以存储复杂的实体类型和其之间的关系，如社交网络、地图路线等复杂模型。强大的关系查询能力：图数据库通过树状遍历方式遍历关系，使用广度优先搜索和深度优先搜索算法，提供更快速、更精确的关系查询和分析。高效的数据处理能力：图数据库处理大规模图数据的效率更高，能够对图数据进行快速存储、索引和查询，降低了大数据量和高并发访问时的数据处理成本和时间成本。聚焦场景：图数据库适用于需要对关系进行建模和分析的应用场景，更加专注于应用场景的需求，为用户提供更好的数据处理能力和建模分析能力。多语言支持：图数据库支持多种语言，为多类开发者和企业提供了更便利的操作性和接口。图数据库具有灵活性高、查询性能强、数据处理能力优异、聚焦场景和多语言支持等优势。这些优势使得图数据库在现代大数据场景下的应用越来越广泛化。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服务，在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式...

AquilaInsight是星环科技推出的一款多模数据平台监控软件，为企业运维团队提供了一套统一、完整、便捷的智能化运维解决方案。通过丰富的仪表盘管理、告警与通知管理、实时和历史查询语句运行分析、计算和存储引擎的统一监控、完整的日志收集过滤与检索等功能，实现高效智能运维的目标，充分保证集群稳定高效的运作。业务痛点企业在应对业务部门的扩张以及数据融合创新时，通常会针对不同的项目场景引入不同的数据模型以及大数据产品。这些产品和模型为企业解决了海量多源异构数据的存储管理难题，但与此同时，产品服务的可靠性问题也为企业带来了挑战。服务需要持续高效、稳定、可靠的运作，对于企业运维团队来说需要做到有问题及时发现，资源不够及时扩容，出现故障迅速修复，以防止出现服务器长时间宕机、业务长时间中断、数据丢失等问题。企业如果采用了大量分布式架构的大数据组件，那么运维人员需要掌握每一款大数据产品的相关知识，极大的增加了企业的运维成本以及运维人员的学习成本。并且由于缺乏统一的运维入口，传统的查询运维难以完成指标数据的可视化，极易缺乏或遗漏关键监测指标。在数据碎片化、监控对象粒度庞大的情况下，自动化监控难以实现，无...

TranswarpDataStudio(简称TDS)是星环科技自研的一站式大数据开发工具，提供数据集成、存储、治理、服务和共享等数据处理全生命周期的企业级管理能力。结合星环科技大数据基础平台TranswarpDataHub简称TDH)业界创新的多模态的大数据处理能力，能够提升企业构建数据中台、数据仓库、数据湖等系统的效率，更高效地实现数据资产化和数据业务化数据开发套件，助力企业完成数据统一化数据开发套件包含了大数据整合工具Transporter、数据库在线开发与协同工具SQLBook和任务调度软件Workflow，该套件作为星环科技大数据基础平台TranswarpDataHub的生态开发应用工具，针对数据开发场景，提供数据集成、SQL开发和任务调度的能力，帮助企业将数据归集到数据湖仓，完成数据统一化的过程。数据开发套件的三大核心优势：分布式架构设计，可支持PB级别的数据平台建设，支持日均十万级任务调度，性能可扩展；支持SQL关键词和SQL片段推荐，数据开发知识积累，智能化持续优化开发体验和开发效率；基于大数据平台计算能力提供数据转换能力，避免传统ETL工具本身的计算瓶颈。数据治理套件，...

图数据库技术是一种应对处理网络、社交网络、金融、物流、人力资源等领域大规模图数据的数据库技术。它的核心思想是将数据以节点和边(或关系)的形式表示为图结构，并且使用图论算法来处理和分析图数据。与传统关系型数据库相比，图数据库具有以下独有的优势：高效处理复杂关系：图数据库能够更加高效和便利地处理网络关系的复杂性，而关系型数据库则需要多表关联，从而开销比较大。更加贴合业务需求：图数据库建立的业务图模型更能够贴合实际业务需求，更好的反映业务中的关系复杂性，同时也更加容易维护和解决问题。易于拓展：作为新型数据库，图数据库基于跨平台开源软件，并且基于标准语言，可以并行处理，易于拓展。更好的查询性能：图数据库采用以图形方式存储的数据，查询性能快，即使在数据量较大时，图查询语言效果也良好。更好的原型应用程序：图数据库的特性，同时也增加了更多的应用程序，这些程序在传统关系型数据库中往往比较困难。图数据库技术在社交网络分析、推荐系统、物流、金融、人工智能等领域有广泛的应用前景。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...

星环科技凭借自身在大数据、人工智能等领域多年来积累的技术优势和实践经验，能够为水电行业打造基于国产基础软件的新一代数据底座，实现海量数据实时接入及应用。在方案中，所有时序数据通过实时接口统一接入星环科技分布式时序数据库TranswarpTimelyre，关系型数据接入关系型分析引擎TranswarpInceptor关系库，非结构化数据接入对象存储平台。然后对时序数据、关系数据进行主题建模和维度建模，将建模结果直接写星环科技分布式数据库入ArgoDB中，形成DWD和DWS层。并在ArogDB中，面向应用分析，构建数据指标宽表、应用主题数据等数据集市层。这里有几个很关键的联合分析技术，一个是“序关分析”，举个例子，我们在做故障预警算法开发的过程中，需要提取故障特征，通过历史设备台账数据（一般存在关系型数据库），把所有设备的故障开始时间、故障结束时间，故障类型等拿出来，关联时序数据库找到设备故障时刻的测点值，这些值要提取出来，作为样本进行AI模型训练。另外一个是流上机器学习与流批一体，按照上面的例子，训练完模型后，需要部署在实时计算引擎上，与离线库中的档案数据表等，构建实时故障预警模型，对同...

近年来，图数据库的价值逐渐得到了大家的关注。作为一家专注于图数据库研发的企业，星环科技成为了行业内备受关注的图数据库公司之一。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，旨在为用户提供数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等全生命周期的基础软件和服务。同时，作为一家深入图计算领域多年的公司，星环科技自主研发了分布式图数据库StellarDB，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。另外，StellarDB还具备毫秒级的点边查询能力、10+层深度链路分析能力和近40种的图分析算法，同时还可提供数据2D和3D展示能力。星环科技进一步推出的StellarDB4.0版本，在数据导入、多跳查询和图算法性能方面实现了数倍升级，同时在易用性、安全性、运维管理和开放性方面也全面升级。这些升级内容均有利于帮助企业用户更高效地挖掘海量数据互联价值。星环科技已经成功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。广泛应用于金融、政府、交通等多个行业的反洗钱、风...

分布式图数据库是一种用于存储、管理和查询图数据的数据库，适用于处理海量复杂数据、实现多跳关系查询和图算法计算。通过分布式存储和计算，实现对大规模图数据的高效管理和查询。分布式图数据库使用图结构存储数据，节点和边可以拥有自定义的属性，支持多种查询语言和图算法。它通常由多个节点组成，每个节点负责存储和处理一部分数据，互相协作完成任务。分布式图数据库适用于金融、社交媒体、医疗等领域的数据分析和挖掘。TranswarpStellarDB是由星环科技自主研发的一款分布式图数据库，兼容开放Cypher查询语言。它支持原生图存储结构，提供PB级别的海量图数据的存储和分析能力。同时，在易用性、安全性、运维管理以及开放性方面也有着不错的表现。TranswarpStellarDB4.0性能在多跳查询和图算法方面实现了数倍升级，并且在易用性、安全性、运维管理和开放性等方面都进行了全面升级，可以帮助企业用户更快、更高效地挖掘海量数据互联的价值。通过采用分布式集群存储的方式，TranswarpStellarDB克服了海量关联图数据存储的难题，并通过集群化存储和丰富的算法来实现低延迟的多层关系查询。已经在金融、政...

图数据库是一种特殊的数据库管理系统，可以高效地存储和查询各种复杂数据间的关系。一般而言，图数据库是基于图形理论和图形模型而建立的，相比于传统的关系数据库（RDBMS），图数据库能够很好的解决复杂数据之间的连接问题，有着优越的效率和性能。图数据库可以看作一个由节点（节点表示具体的数据）和边（边表示节点之间的生物关系）组成的图，这种图称为图形数据。这些节点和边都具有特定的属性，这些属性包含了数据的详细信息，比如名称，性别，地址等内容。这种数据呈现了一个更加真实和可视的方式，具有更加完整的信息和语义，可以用于多种领域，如社交网络，交通规划，生物医学等，因此有着极其广泛的应用前景。相比于其他数据库系统，图数据库拥有以下优点：应对复杂性：图数据库可以轻松处理各种形式的复杂数据，可以通过在图形结构中表示数据之间的联系，从而实现更好的查询和可视化。相比于传统的关系型数据库，图形数据的可视化更加清晰有条理，能够更加方便的进行复杂数据的关系分析。高效性：图数据库能够高效地处理大量的数据连接操作，而且查询时不需要太多的连接，所以具有更高的查询效率。例如，在社交网络中，图数据库能够高效的搜索出用户之间的关系...