知识增强生成应用

），再进行反变换以引入变化。频率扰动：在频域上对数据进行扰动，改变频率成分。基于模型的增强生成对抗网络：使用GAN生成新的时间序列数据，通过对抗训练生成与真实数据相似的样本。序列自动编码器：在学习嵌入空间时序数据增强是通过各种技术手段对时间序列数据进行处理和变换，以生成新的数据样本，从而增加数据集的多样性和规模，提高模型的训练效果和泛化能力。以下是一些常见的时序数据增强方法：时间域增强时间平移：将中执行数据增强，通过插值和外推生成新的样本。其他方法Mixup：通过对原始数据进行线性插值混合，生成新的混合数据样本。随机采样：从时间序列中随机采样数据点，生成新的序列。点开始，逆序排列数据。窗口裁剪：从原始时间序列中随机裁剪出固定长度的子序列。幅度域增强幅度扰动：对时序数据中的数值进行随机的增减，以模拟在不同环境下获取的数据。添加噪声：向时序数据中添加随机噪声，如高斯噪声，以模拟现实环境中的干扰。幅度缩放：对时间序列的数值进行缩放，改变数据的幅度范围。频域增强频域变换：对时序数据进行傅里叶变换或小波变换等操作，然后在频域上进行相应的变换（如添加噪声、调整振幅等

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：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。

：检索增强生成（RAG）技术结合了传统信息检索系统的优势与生成式大语言模型的功能，通过从大量文档中检索出相关信息，然后基于这些信息进行回答或生成文本。数据增强在特定领域的应用：在数学、科学和编程等领域在AI大模型的数据增强领域，研究者们已经开发出多种技术和方法来提高模型性能和泛化能力。数据增强与合成：数据增强是一种从数据到数据的生成方法，通过变换或扰动来增强现有数据样本的丰富性，而不显著改变其基本特征。数据合成则旨在从头开始或基于生成模型创建全新的数据，这些数据与真实数据的分布相似，随着生成AI技术的发展，合成数据的质量和生成效率都有了显著提升。数据增强技术分类：数据增强可以分为数据标注、数据重构和共同标注三个子类别，这些技术有助于通过变换现有数据来增加数据的多样性。数据合成可以分为通用模型蒸馏、领域模型蒸馏和模型自我改进三个子类别。数据增强的应用：在大型语言模型（LLMs）的数据准备阶段，数据合成和增强帮助生成多样化和高质量的数据集，以应对真实世界数据稀缺的挑战。在指令调优阶段，数据合成和增强帮助生成高质量的指令遵循数据，通过通用模型蒸馏、模型自我改进和数据增强等方法。RAG技术

星环科技整个大模型产品基于检索增强生成技术RAG，TKH是一款集成了从语料到模型再到应用的完整AIInfra工具集的产品，旨在为企业打通从人工智能基础设施建设到大数据、人工智能等研发应用的完整链条，加速人工智能对产业赋能进程。TKH星环知识平台基于无涯大模型打造了无涯·问知、无涯·问数等知识应用，可广泛应用于金融、能源、制造、工程等多个领域，通过精准的数据分析和知识管理，满足企业不同类型的知识应用需求，从而提升企业业务效率和竞争力。

，增强大模型的知识和记忆能力。它深入探讨了向量检索的基本原理、关键技术、应用场景及实践挑战。RAG的应用：RAG已成为当前最火热的LLM应用方案，许多产品几乎完全基于RAG构建，范围从结合了网络搜索引擎和大语言模型的问答服务，到数以百计的“与数据对话”的应用程序。、文本摘要、内容生成等。检索增强内容生成（RAG）：RAG技术通过在给模型发送消息之前首先进行内容检索，从其他数据源提取相关数据，然后插入到当前对话消息中给到模型，解决了模型既要知晓大量它不知道的知识大模型检索技术是一种结合了传统信息检索和大型语言模型（LLMs）的技术，它通过从外部知识库中检索相关信息，并将其作为提示（Prompt）输入给大型语言模型，以增强模型处理知识密集型任务的能力，如问答，又避免消息窗口不够的局限。提示工程（PromptEngineering）：通过输入文本来引导预训练模型生成更符合行业要求的输出过程。这种方法可以简化多样任务处理流程，并能灵活适应广泛需求，但找到高效提示往往依赖反复试验且效果不稳定。多模态检索：多模态检索技术涉及多个数据模态的检索，通过整合这些不同形式的数据，提供更全面的搜索结果。向量检索技术：在大模型应用场景中，向量检索技术能够支持提示词工程

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、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解和推理知识，提高知识的应用效果和价值。强化学习与自适应能力：引入强化学习技术，使知识库大模型能够根据环境的反馈和奖励信号，不断调整自己的行为和策略，提高模型的自适应能力和决策能力。在面对复杂多变的实际问题时，模型能够更加灵活地应对和解决.隐私保护与安全增强：随着数据安全和隐私保护意识的不断提高，知识库大模型将更加注重数据的隐私保护和安全管理。采用加密、脱敏、访问控制等技术手段，确保知识库中的数据不被泄露和滥用，保障用户的隐私和安全。

知识要素，具备增强数据分析及多模态理解能力，支持自然语言查询和智能问答。强大的语料知识、算力、模型和应用管理能力：提供用户统一平台管理多源异构的语料与知识，实现语料资产的集约化利用，可高效支持模型训练和星环知识平台TranswarpKnowledgeHub是一款基于星环无涯大模型的知识管理系统，支持多模态文件类型存储，并进行高效知识库构建，从而实现用户通过自然语言进行问知识库/数据库、内容生成、AI智能体助手及其自定义构建等智能AI应用。有了TKH的加持，企业拥有的多种来源的多模语料能够准确、高效地转换为高质量的专业领域知识，并且源源不断地支撑专业知识库问答、业财数据分析、智能投研、设备预测性维护等丰富的使用场景和应用。TKH具备企业级的组织空间管理能力，为企业构筑坚实的知识壁垒，实现“人工智能+”业务的落地和创新。TKH平台特性领先的知识工程、存储和检索技术：自动提取多模态数据中的关键

知识中台以其强大的信息处理、整合和分享能力，正在成为企业、政府和各类组织提高效率、增强竞争力的重要工具。企业办公：知识中台能够解决企业内部的信息孤岛问题，提升运行效率。通过知识中台，企业可以将分散在能够更方便地获取信息、办理业务，提升政务服务水平。能源领域：知识中台的应用体现在设备管理知识化方面。通过对设备运行数据的收集、分析和学习，知识中台能够帮助能源企业实现设备的状态诊断、预测性维护和智能。公共安全领域：知识中台的应用有助于实现决策逻辑的智能化。通过对各类安全风险数据的收集和分析，知识中台能够为公共安全部门提供预警预测，帮助科学应对突发事件，提高应急响应能力。金融行业：通过融合数据与逻辑等进行整理和挖掘，知识中台能够为律师、法官等法律工作者提供智能化的辅助支持，提高法律审判的效率和公正性。医疗领域：知识中台的应用有助于实现智慧医疗。通过对海量病历档案的学习和分析，知识中台可以为医生教育教学的效果和体验。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定制开发，提供知识构建、知识建模、知识问答系统构建等服务。

那些不常见或特定领域的查询。传统搜索引擎在处理这类查询时可能效果不佳，因为相关内容较少或难以理解。大模型通过其强大的学习和理解能力，能够更好地处理这类查询，为用户提供有价值的信息。RAG技术：检索增强生成（RetrievalAugmentedGeneration，简称RAG）是一种结合了检索和生成的大模型应用方案。它通过自有垂域数据库检索相关信息，然后合并成为提示模板，给大模型生成漂亮的回答。大模型搜索是指利用大型机器学习模型，特别是大型语言模型（LLMs），来增强和改进搜索技术的过程。这些模型通过学习海量的数据，能够理解和处理自然语言查询，提供更精准、更个性化的搜索结果。以下是大模型搜索体验：大模型可以通过分析用户的搜索历史、偏好和行为模式来提供更加个性化的搜索结果。这种个性化不仅限于内容推荐，还包括搜索界面和交互方式的个性化设置，从而提升用户满意度和忠诚度。增强语义理解和上下文

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...

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...

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...

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。

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...

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...

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...

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...