大模型开发与赋能
星环大模型运营平台(Sophon LLMOps)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。Sophon LLMOps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。
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大模型赋能数据治理领域
大模型在数据治理领域的赋能主要体现在以下几个方面:自动化数据标准管理:大模型可基于企业现有标准、改进需求和外部标准,自动制定适合企业的数据标准。例如,某企业有海量数据需标准化,人工制定标准耗时费力且的便捷度和友好度。用户可以通过自然语言与大模型进行交互,表达数据治理的需求和问题,大模型能够理解并给出相应的反馈和解决方案。这种交互式操作模式使得非专业人员也能轻松参与到数据治理工作中,提升了数据治理易出错,大模型能快速分析数据特征,生成符合业务需求的标准,经专家审定后发布使用。元数据管理:在元数据采集时,大模型能基于基础技术元数据和业务样例数据,自动填充其他核心元数据信息,如表的中文名、业务口径数据质量规则。通过分析数据血缘链路和质量校验结果,自动定位数据质量异常的源头,并基于正常业务样例数据自动修复数据中的异常。数据安全管理:基于数据对象的元数据、业务样例数据和企业的数据分级策略,大模型能环境。随着企业业务的发展和数据量的增加,数据治理的需求也在不断变化,大模型可通过不断学习新的数据特征和业务规则,优化治理策略,确保数据治理工作始终与企业发展同步。专业知识积累与传递大模型可以快速学习各种

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数据归集与数据赋能
数据归集与数据赋能:数字时代的隐形双翼数据归集是指通过系统化方法收集、整理和存储各类数据的过程。现代数据归集呈现出三大特征:首先是全量化,不再依赖抽样,而是尽可能收集全部可用数据;其次是多源化,数据分析能建议"应该怎么做",比如供应链系统自动生成最优补货方案。某新能源汽车企业通过分析千万条驾驶数据,不仅优化了电池管理系统,还为新车型开发提供了精准需求洞察。数据归集与赋能的协同效应在实践中创造了惊人,实现信号灯智能配时,使主干道通行效率提高25%。这些案例证明,当数据归集做到全面准确,数据赋能才能发挥更多效用。从日常生活到重大决策,数据归集与数据赋能正在重塑世界的运行方式。它们如同隐形的基础设施来源从传统的数据库扩展到传感器、社交媒体、物联网设备等;然后是实时化,许多数据可以实现秒级甚至毫秒级的采集更新。当原始数据经过归集整理后,数据赋能便开始了它的魔法。这一过程通过四种主要方式释放数据价值,虽不常被普通用户感知,却支撑着数字社会的每一次进步。理解这对技术组合的原理与价值,有助于我们更好地适应并参与这个日益数据驱动的时代。

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数据归集与数聚赋能
数据归集与数聚赋能:数字时代的隐形推手清晨醒来,手机闹钟准时响起;通勤路上,导航软件自动规划路线;午休时间,外卖APP推荐了符合口味的餐厅——这些习以为常的场景背后,隐藏着一个不为人知却重要的过程:数据归集与数聚赋能。它们如同数字世界的毛细血管,默默输送着信息养分,支撑起智能社会的运转。数据归集是指从分散源头系统采集、清洗、整合数据的过程。当数据完成归集,数聚赋能便开始展现其魔力。这并非简单的一加一等于二,而是通过多维数据碰撞产生指数级价值跃升。值得注意的是,赋能效果取决于数据质量而非数量,研究发现高质量数据模型比大数据量模型准确率平均高23%。从结绳记事到云存储,人类始终在寻找更有效的信息处理方式。数据归集与数聚赋能作为数字化进程的双轮驱动,正在重塑我们的生活方式。它们或许隐匿在屏幕之后,却真实地让城市更智慧、医疗更精准、服务更贴心。理解这个隐形推手的运作机制,不仅有助于我们更好地使用

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大数据赋能
大数据赋能是指通过对海量、多源、异构数据的收集、存储、分析和挖掘,为各行业、各领域的业务发展和决策提供强大动力和支持,实现数据价值的最大化。在企业决策方面提供全面准确的信息:大数据能够整合企业信息及时调整营销策略,抓住市场机遇,提升市场竞争力。在客户体验优化方面个性化服务体验:根据客户的历史行为和偏好,大数据赋能企业为客户提供个性化的服务体验。例如,电商平台可以根据客户的浏览和购买记录推荐推荐给合适的客户,提高营销效果和转化率。市场洞察与趋势分析:大数据可以帮助企业实时监测市场动态和竞争对手情况,收集和分析市场上的各种信息,如消费者反馈、行业趋势、竞争对手的营销策略等。企业可以根据这些数据等,获取更全面的患者信息,为疾病诊断、治疗方案制定提供参考依据,提高医疗决策的准确性和科学性。疾病预测与预防:利用大数据分析技术,可以对疾病的发生、发展趋势进行预测,实现对传染病的早期预警和防控和风险评估:利用大数据分析技术,企业可以对市场趋势、客户行为、产品需求等进行精准预测。同时,通过对历史数据和实时数据的分析,能够及时发现潜在的风险和问题,并进行风险评估和预警,帮助企业提前制定应对措施

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大数据赋能平台
大数据赋能平台是指利用大数据技术为各行各业提供支持和服务的平台,它们通过数据的收集、整合、处理和分析,帮助企业提升业务效率、优化决策和创新业务模式。以下是一些大数据赋能平台的典型应用案例和行业应用:金融行业:风险评估与管理:金融机构通过收集客户的信用记录、交易数据、资产状况等多源信息,利用大数据分析技术评估客户的信用风险、市场风险等。零售行业:商品推荐:电商平台和零售商根据用户的购买历史、浏览行业:疾病预测与预防:收集和分析大量的医疗数据,包括患者的病历、症状、基因信息、生活习惯等,预测疾病的发生风险和流行趋势,提前采取预防措施。辅助诊断:医生可以利用大数据分析技术,结合患者的临床数据和降低成本。制造业:生产过程优化:通过传感器等设备收集生产线上的设备运行数据、工艺参数、产品质量数据等,利用大数据分析技术实时监控生产过程,及时发现生产中的异常情况,优化生产工艺和设备参数,提高生产效率和产品质量。

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大模型开发管理平台
用于大语言模型的提示词;支持检索增强生成,智能体开发等,助力构建更智能的大模型应用。模型运维管理:对大模型进行全生命周期管理,包括模型版本控制、性能监测、故障诊断与修复等,确保模型在生产环境中的稳定运行和持续优化。优势降低技术门槛:即使是缺乏深厚机器学习专业知识的人员,也能借助平台低代码甚至无代码的操作,参与到大模型开发应用中,加速企业数字化转型和创新。提升开发效率:一站式的工具和功能,减少了在模型开发管理平台训练智能客服模型,实现自动客户服务、问题分类与分配以及知识库构建。通过对大量客服对话数据的学习,智能客服能准确理解用户问题并提供合适回答。个性化推荐:分析用户的兴趣爱好、行为习惯等数据解锁大模型开发管理平台:AI时代的“魔法工坊”大模型开发管理平台介绍概念:大模型开发管理平台是一种集成化的工具系统,旨在辅助开发者高效地进行大模型的开发、训练、优化、部署以及后续的管理维护工作。它整合了算力资源、数据管理、模型训练框架、评估工具等一系列要素,为大模型从构思到实际应用提供全流程支持。功能特点多样化模型支持:集成业界主流开源大模型,开发者无需从头构建模型,可选择合适的预训练模型进行

、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。通过为企业搭建数字化转型的数字底座,星环科技助力众多国央企客户实现了数字化转型。此次入选的智慧运营赋能案例适用于地铁集团公司全面数字化转型建设发展,推动国有企业数字化转型,提高产业链核心能力提供重要途径。星环科技作为一家企业级大数据基础软件开发商,以引领行业技术发展和助力各行各业数字化转型为使命,经过多年自主研发,形成了大数据与云基础平台日前,中国信通院基于“央国企高质量数字化发展赋能计划”前期工作,首次发布“2023央国企数字化产业赋能图谱”,遴选优质企业赋能案例,汇聚创新产业赋能力量,为国有企业数字化转型工作提供参考指导,为国有企业高质量数字化发展加力提速。星环科技成功入选“2023央国企数字化产业赋能图谱”智慧运营板块。我国央国企数字化转型发展已进入加速阶段,通过数字化转型适应新时代经济发展趋势、提升企业核心竞争力,是央国企应对市场变化和未知风险挑战的坚实保障。面对迅速增多的数字化转型场景,各行业头部企业发挥自身能力特点,积极探索实践数字技术和实体产业相融合的数字化解决方案,构筑数字经济发展新优势,为赋能传统产业数字化

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数据归集数聚赋能
确保信息的全面性、准确性和时效性,这是后续所有应用的基石。当数据积累到一定规模,量变引发质变,数聚赋能便开始显现其魔力。大数据分析能够揭示传统方法难以发现的关联与规律。在医疗领域,通过分析海量病例数据和场景背后,是一场静默发生的数据革命。数据归集与数聚赋能,这两个专业术语正在重塑我们的生活方式和社会运行机制,将分散的信息碎片转化为推动社会前进的强大动能。数据归集并非简单的信息堆积,而是对多源异构数据基因信息,研究人员可以发现疾病的新型生物标志物,推动精准医疗发展。在农业方面,结合气象数据、土壤信息和作物生长模型,农民能够实现精准灌溉和科学施肥,提高产量同时减少资源浪费。数聚赋能的本质是通过数据归集数聚赋能:当信息洪流成为时代动力清晨醒来,手机上的健康应用已经记录下你的睡眠质量;通勤路上,导航软件根据实时路况为你规划路线;工作间隙,购物平台推送的商品恰好符合你的近期需求。这些看似平常的进行系统性采集、清洗与整合的过程。从传统的手工记录到现代的传感器网络,数据采集方式经历了质的飞跃。物联网设备每分每秒都在记录环境参数,社交媒体不断生成用户行为数据,科研机构积累着庞大的实验数据集。这些
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什么是时空数据库?
时空数据库(Spacial-temporaldatabase)是一种专门用于存储和管理时空数据的数据库管理系统,它是传统关系型数据库的一个扩展,可以实现对时空数据进行有效管理和处理。时空数据是指带有时空坐标或时间戳的数据,例如地图、气象数据、交通、城市规划等。因此,时空数据库可以用于多种应用程序,如地理信息系统、航空航天、气象预报、GPS导航等。时空数据库与传统数据库不同的是,它提供了额外的功能和数据类型,例如点、线、面等空间对象和时间序列数据类型。此外,时空数据库还支持空间查询和时空查询,例如常见的缓冲区查询,使得用户可以在时空范围内进行查询和分析。这种数据库可以对时空数据进行高效的存储、查询、更新和分析,并通过插件技术集成其他地理信息数据源。星环分布式时空数据库-SpactureSpacture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。

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银行图数据库应用场景有哪些?
银行图数据库的应用场景:反洗钱:图数据库可以将可疑交易数据存储于其中,帮助银行更快速地提取、分析与关系,识别出潜在的洗钱行为。客户关系管理:银行图数据库可以将客户的不同信息(如交易记录、信用评级、客户所在地和行业等)进行整合,并将这些信息在一个数据仓库中呈现出来。这使得银行能够更加精准地分析客户需求,提供更加符合客户需求、更加优质的服务。风险管理:银行是一个与风险息息相关的行业。图数据库可以帮助银行对相关风险进行整合和分析。通过解析大量的金融数据,图数据库可以找出潜在的风险点,提前控制风险。数字化转型:图数据库能够将社交网络、收集的数据等信息关联起来,并创造性地开拓新业务模式。除了与客户密切相关的业务领域,图数据库还能够在支持业务流程优化方面发挥重要作用。营销:银行可以使用图数据库来收集客户数据、行为数据等,这样可以更加精确地预测客户习惯,对客户进行更加细致的营销和服务。银行图数据库有着广泛的应用场景,可以在多个角度上支持银行的业务发展,提高服务的质量和效率。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...

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金融、医疗知识图谱平台
垂直领域知识图谱产品主要用于面向特定领域知识应用需求,通过构建和应用知识图谱解决对应领域的专业问题。目前,知识图谱在智慧医疗与智慧金融领域已取得了一系列成功实践,被应用于辅助医生、药物发现、临床科研、风险防控、内部监管、投资研究、保险理赔等众多实际业务场景,并涌现出了一批知识图谱产品或服务平台。星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon正是一款覆盖知识全生命周期,集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。除了具备链路完备性,平台还从业务场景出发,沉淀了金融、保险等场景的图数据模型、规则模型和算法模型,可以帮助用户快速解决不同场景下的业务问题。目前,星环科技Sophon已经在金融等多个行业成功落地,在反洗钱、反欺诈、疫情防控、公共安全、企业级营销、保险知识智能问答等场景有着广泛的应用。同时星环科技在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中,也获得了多项荣誉和权威认可:入选Gartner《MarketGuideforArtificialIntelligenceStar...

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基于数据安全网关的跨境安全流通方案
星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域有着多年积累,研发了数据要素流通全过程的一系列工具,在各方数据不出域的前提下,为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动,分享数据安全出境解决方案。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。伴随数字经济蓬勃发展,融入全球数据跨境流动的趋势不可避免。数据出境安全治理受到广泛重视,为进一步规范数据出境活动,保护个人信息权益,维护国家安全和社会公共利益,促进数据跨境安全,国家互联网信息办公室发布了《数据出境安全评估办法》。国内运营的外企(尤其是零售、化工等)、新能源汽车以及生态企业(含自动驾驶等)、国际化企业与出海企业、跨境电商和物流、有融资需求的基于数字化做业务创新的创业公司等是国内迫切需要落实数据安全出境的企业。然而企业在落地数据出境安全方面存在一些实际困难,主要体现在:错综复杂的数据如何分类分级,如何识别重要数据;重要数据如何存储和管理,才能达到相关法律法规的...

星环科技图数据库StellarDB是国产高性能图数据库,采用分布式架构和原生图计算引擎,支持超大规模数据管理和高效的图计算。TranswarpStellarDB具有以下特点:原生图存储:StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构,优化查询性能,通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略,图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能:存储引擎和计算引擎结合,使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能,拥有卓越的数据读写能力,支持大规模并行处理,毫秒级的查询响应。高扩展性:完全的分布式架构,具有良好的可扩展性,支持在线扩容和升级。拥有万亿级图数据处理能力,支持数据多副本,提供集群高可用和高可靠。灵活的查询方式:计算引擎支持灵活易懂的图查询语言TranswarpExtended-OpenCypher,拥有丰富的图操作语法。同时提供SQL支持,多模场景灵活切换。深度分析能力:支持10层及以上的图深度遍历和复杂分析。丰富的算法库:内置丰富的算法库,几十种图算法开箱即用,优化的分布式并行图算法,千万级子图计算效率达到行业先进水平。企业级功能:支持用户权限认证、集群状态监控、日...

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数据要素安全流通服务
数据要素是数字经济发展的关键生产要素,是数字经济发展的基础。加快培育数据要素市场是全面建设社会主义现代化国家的一项基础性工作,对推动经济高质量发展、建设数字中国和数字强省、促进经济社会数字化转型具有重要意义。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据全生命周期提供基础软件与服务。基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域的多年积累,星环科技研发了数据要素流通全过程的一系列工具,在各方数据不出域的前提下,为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动,分享数据安全出境解决方案。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。星环科技在产品的各层级上都完善了安全技术,从而可以给用户提供体系化的数据安全防护能力,助力企业高效、合规的开展数据流通业务。在基础设施层,星环科技提供基于容器的云原生操作系统TCOS,它不仅能够提供容器隔离和镜像扫描,还新增了漏洞检测以及面向业务的微隔离安全技术,从而可以为用户开辟一个独立的数据与计算环境,外部的服务未经授权无...

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国产化替代升级实践
新时代需要新技术,企业应抓住机遇实现旧平台的改造升级数据库技术经过不断的发展,已经从以Oracle、IBM为代表的集中式数据库,演进到分布式、多模型、云原生的形态,并在很多场景应用落地,带来了真实的业务价值。当前得益于国家政策的大力扶持以及国内市场环境的快速发展,国产软件加速发展,国产化替代进程正在不断加速。自主可控是国产化替代的核心,同时也是一个阶段性的目标。我们不应该满足于此,应该抓住国产化改造的机遇,用新技术去替代老技术,实现自主可控的同时,完成旧系统的改造升级,这也是信创的主旨。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据全生命周期提供基础软件与服务,在分布式技术、多模型技术、数据云技术等方面有很多技术突破。比如大数据基础平台TDH是全球首个通过TPC-DS基准测试的产品;提出了创新的多模型统一技术架构,支持业内主流的10种数据模型,Gartner®发布的中国数据库技术发展趋势报告引用星环科技多模型联合分析用例,论证了多模型融合分析的趋势和价值。基于多年积累的分布式技术、多模型统一技术、数据云技术等,星环科技打造了分布式数据库ArgoDB、分布式交易型数据库KunDB、分布...

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常见的图数据库应用场景有哪些?
图数据库有许多适用场景,常见的应用场景有:社交媒体:社交媒体中的用户和关系可以建模为图结构。用图数据库来管理和查询这些社交数据,可以实现更精确的社交关系分析。金融:在金融领域中,图数据库可以用于合规风控、反欺诈、投资和信贷决策等众多场景。例如,通过在图中存储和分析不同实体(如银行账户、信用卡、电话、邮箱、运单等)之间的关系,可以准确识别欺诈降低风险。物流和运输:物流和运输领域也是图数据库的应用场景之一。例如,通过在图中存储城市、仓库、货物、运输路线等信息,可以进行物流管理、运输计划优化、货物追踪等任务。生命科学:在生命科学领域,图数据库可以用于存储和分析复杂的基因、蛋白质、代谢物等数据,帮助科学家发现新的治疗方法和疾病机制。游戏:游戏开发者可以使用图数据库来管理玩家角色、各种装备、地图、任务等复杂的游戏数据,实现更好的游戏体验。图数据库的灵活性和高效性使其在多个领域都有着广泛的应用。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,自主研发了分布式图数据...

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图数据库有哪些特点?
图数据库是现代数据库系统中的一种,它主要的特点就是使用了图论的概念来进行数据管理。传统的关系型数据库通常是基于表和列的结构进行数据管理,而图数据库则是构建了节点和边的图形结构,可以更好的表示现实世界中的复杂关系。下面是图数据库的几个主要特点:1.基于图形结构:图数据库是基于图形结构来进行数据管理的。它通过节点和边来构建数据的表示形式,使得数据之间的关系和结构更加直观和清晰。这对于处理关联复杂、数据关系复杂的场景具有重要意义。2.高效地关系查询和分析:图数据库具有高效的关系查询和分析能力。对于一个大规模的图,传统的SQL查询方式显然不能满足查询时间的要求。而图数据库则可以通过图数据库内部的算法来进行实时的查询和分析。尤其是针对一些复杂的图分析算法,图数据库更能够快速地获得结果,提高查询速度。3.可扩展性:由于采用了分布式的技术设计,使图数据库的可扩展性极佳。当需要管理的数据量增加时,图数据库可以通过简单的集群扩展方式来实现性能的提升。而且,图数据库的分布式能力也可以让其在多个节点上进行操作,提高了系统的容错能力和加载能力。4.元素和关系度量:图数据库具有丰富的元素数据和关系数据量度方式。...

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分布式隐私计算平台
星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C集多方安全计算、联邦学习等多种功能,为隐私计算提供完整的解决方案,以隐私保护为前提,解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。平台支持联邦学习、多方安全计算、匿踪查询等功能;性能方面,联邦学习与多方安全计算可达亿级数据量,助力数据要素安全流通和价值迸发,实现数字经济时代下的跨企业和行业的AI协作。星环科技的隐私计算技术已落地如数据流通、政务民生、金融营销等垂直业务场景,为跨企业数据协作提供安全可信的平台支持。在政务民生场景,SophonP²C通过纵向联邦学习联合居民用电数据与用水数据,生成群租房预测名单。在联合建模过程中,全程明文数据不出,有效保护了居民用水用电的数据隐私信息。联合训练模型比本地单独用电数据训练的模型AUC提升20%以上,赋能政务决策高效的处理分析能力,为政府有效排查群租房,消除群租房造成的消防、安全隐患,打造和谐、安全、美丽的生活环境作出了突出贡献,为政务决策、民生建设发挥信息化支撑保障作用。在精准营销场景,通过纵向联邦学习,车企安全引入了多方数据,丰富用户特征维度,对用户行为进行统计分析。在联合建模过程中,全程明文数据...