知识模型排名
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。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
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图数据库排名 - 国内知名图数据库排行榜

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大模型知识库
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:技术原理与架构核心引擎:以大规模预训练语言模型,利用其对自然语言的理解和生成能力来处理用户的查询和提供答案。知识存储:采用非结构化文本数据的形式,通过自然语言处理技术将知识转化为模型可以理解的格式,能够容纳更广泛、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

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大模型知识库
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: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。、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

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知识库大模型
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


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企业知识库对接大模型
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: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

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AI 知识问答大模型
一文读懂AI知识问答大模型:从原理到应用与未来什么是AI知识问答大模型AI知识问答大模型,是基于深度学习的一种强大语言处理模型。简单来说,它就像是一个超级智能的“知识渊博者”,能够理解人类提出的各种问答系统不同,AI知识问答大模型不需要事先设定好固定的问题和答案模板,而是通过对大量数据的学习,具备了处理各种开放性、复杂问题的能力。它可以理解模糊、隐喻、上下文依赖等各种复杂的语言表达,并且能够生成自然流畅、逻辑连贯的回答,就像人与人之间的交流一样自然。工作原理大揭秘输入处理与文本转化当你向AI知识问答大模型提出问题时,它首先要做的就是将你的输入转化为能够理解的形式。这通常意味着把各种形式的输入在训练过程中学习到的大量参数,来推断问题背后的更深层含义。知识检索,寻找答案有了对问题的理解,AI大模型就可以在其“知识库”中检索相关信息。这个“知识库”实际上是模型在训练过程中学习到的大量参数和模式。模型会根据问题的内容和意图,在这个庞大的知识库中查找最相关的信息。生成回答与优化迭代一旦找到相关信息,模型就会使用一种称为“解码”的过程来生成回答。这涉及到模型内部的多个层次,每个层次都会对问题的不同方面进行处理。最终,模型会使用语言生成技术构造一个流畅、准确的答案。

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基于大模型的知识工程建设
基于大模型的知识工程建设:开启智能时代的知识新纪元在人工智能技术快速发展的今天,基于大模型的知识工程建设正在重塑人类知识的生产、组织和应用方式。这项技术突破不仅带来了知识处理效率的质的飞跃,更开启了人机协同的知识创新新模式。大模型通过深度学习海量数据,构建起复杂的知识表示体系。这种能力使得大模型可以理解自然语言中的隐含知识,进行知识推理和创造性应用。在知识获取方面,大模型展现出前所未有的优势。传统知识工程需要人工构建知识库,而大模型可以直接从非结构化数据中提取知识。例如,在医疗领域,大模型能够快速阅读海量医学文献,提取疾病特征、治疗方案等关键信息,构建起动态更新的医学知识库。知识组织方式也发生了革命性变化。大模型不再依赖传统的树状分类结构,而是采用分布式表示方法,通过高维向量空间中的位置关系来表达知识间的关联。这种表示方法更接近人类大脑的工作方式,能够支持更灵活的知识检索和推理。在知识应用层面,大模型展现出强大的创新能力。它能够将不同领域的知识进行跨域融合,产生新的知识发现。例如,在药物研发中,大模型可以结合化学、生物学、医学等多学科知识,预测药物分子特性,加速新药开发进程。基于大

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数据治理公司排名
数据治理公司排名在当今数字化时代,数据已成为企业宝贵的资产之一。有效的数据治理不仅能够确保数据质量、安全性和合规性,还能提高企业的决策效率和竞争力。因此,数据治理公司的选择变得尤为重要。本文将探讨数据治理公司排名的相关因素,帮助企业在选择合作伙伴时做出明智的决策。数据治理的重要性数据治理是指通过一系列政策、流程和技术手段,确保数据的准确性、一致性、安全性和可用性。良好的数据治理能够帮助企业避免数据孤岛、减少数据错误,并确保符合日益严格的法规要求。此外,数据治理还能提高数据的商业价值,支持企业实现数据驱动的决策。排名的主要考量因素数据治理公司的排名通常基于多个关键因素。首先是技术能力,包括数据高度评价是衡量公司实力的重要指标。第四是创新能力和未来愿景,能够持续创新并适应快速变化的技术环境的数据治理公司更有可能在未来保持领先地位。全球与地区性差异数据治理公司的排名在全球和地区层面可能存在显著差异治理公司时,应综合考虑其全球能力和本地化服务,以确保治理效果。数据治理公司排名是一个多维度的评估结果,企业在参考排名时应全面考量技术能力、行业经验、客户评价和创新能力等因素。通过谨慎选择,企业可以找到适合自身需求的数据治理合作伙伴,从而在数据驱动的未来中保持竞争优势。
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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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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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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...

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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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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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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常见的图数据库应用场景有哪些?
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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...

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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...