大数据知识工程产品

星环模型运营平台
并优化了语料接入和开发、提示工程模型训练、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。星环模型运营平台(Sophon LLMOps)是星环科技推出的企业级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、有闭环地将模型落地到生产和业务中去。Sophon LLMOps打通

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。传统知识工程需要人工构建知识库,而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,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。知识组织方式也基于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。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,模型展现出前所未有的优势创新时代。展望未来,随着模型技术的不断进步,知识工程建设将朝着更智能、更高效的方向发展。这将为科学研究、技术创新和社会发展提供强大的知识支撑,推动人类文明迈向新的高度。在这个知识经济时代,基于模型的知识工程建设必将发挥越来越重要的作用。发生了革命性变化。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
搭建大数据平台产品是个复杂工程,涉及多方面技术与架构,以下为你介绍搭建步骤:明确需求与目标业务需求调研:与各业务部门深入交流,了解他们的数据处理、分析和应用需求。确定平台目标:依据需求调研结果,确定大数据平台的核心目标,如提高数据处理效率、支持实时数据分析、提升决策准确性等。架构设计数据采集层:确定从不同数据源获取数据的方式,如数据库、文件系统、日志文件、传感器等。数据存储层:根据数据类型和应用:选择合适的服务器硬件、操作系统和虚拟化技术。大数据框架:基于架构设计,选择主流的大数据框架和工具。评估各框架的性能、稳定性、社区活跃度和技术支持情况。平台开发模块开发:按照架构设计,分模块进行开发、压力测试和安全测试,发现并修复潜在的问题。数据迁移与加载数据迁移规划:制定数据迁移策略,确定从现有数据源迁移到大数据平台的顺序和方法。对于大规模数据迁移,需要考虑数据的一致性和完整性,以及对业务的影响。数据加载:利用数据迁移工具将数据加载到大数据平台的存储层。在加载过程中,进行数据清洗和转换,确保数据符合平台的格式和质量要求。平台部署与优化部署:将开发和测试完成的大数据平台部署到生产环境,可以
,第九批大数据产品能力评测结果正式公布。星环知识图谱软件(简称:TranswarpSophon)通过知识图谱工具基础能力评测,这是继在第八批大数据产品能力观察中,星环科技成为大数据产品线丰富的厂商后,再次等多种特征,将知识图谱与深度学习融合全面有效地对知识进行表达,实现在智慧金融、智慧能源等场景的落地应用,结合客户的实际需求实现企业智能化的转型。星环科技大数据产品线坚持自主研发,技术上不断更新迭代。关于中国信通院大数据产品评测“大数据产品能力评测”是国内首个大数据产品的评测体系,经过5年的发展,“中国信通院大数据产品评测”已经成为权威的大数据数据产品评测体系,成为厂商产品研发和用户采购选型的风向标。第九批大数据产品测评工作开始于2019年6月,经过了前期的参评受理,10月进行实地封闭技术测试,11月在由中国信息通信研究院、清华大学、人民大学12月10日,由中国信息通信研究院、中国通信标准化协会、中国互联网协会联合举办的“2019数据资产管理大会”在京召开,来自全国各地的600多名大数据行业专家出席会议。会上
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。星环求索大数据分析模型-TranswarpSoLar大数据分析模型SoLar“求索”是一款针对大数据行业全生命周期各种场景的大数据领域模型。它可以衍生出许多子领域子任务微调模型。“求索”模型具备大数据行业需求理解、推理、各类(含多模型)结构化查询语言和代码生成、文本生成、嵌入向量生成、知识推理等能力;用户只需使用自然语言,就能利用“求索”模型获取所需的数据分析、展示和报告。星环模型相关产品星环无涯金融模型-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领域模型的训练、上架和迭代。SophonLLMOps服务于模型开发者,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
云上贵州信创工程中心大数据中台建设实现全省政务数据数据互通和高效共享,并可通过电子政务外网支撑省直60余家政府部门数据资源的统一汇聚沉淀,并通过统一的数据服务门户,支撑政务数据平台上层业务中台20TB业务数据的存储和计算。目前信创中台数据调度任务达500+,且稳定运行。目前基于星环科技大数据中台,云上贵州和星环科技已展开全方位的合作,未来星环科技的边缘计算软件、知识图谱软件、时空数据库软件、图数据库软件、数据安全软件等均可以持续为云上贵州赋能,也能协助云上贵州拓展贵州更多的项目空间。、政务智慧大脑的各类应用场景。基于星环科技的大数据信创中台,开展了数据资产管理和数据服务建设,在数据规范化、标准化、资产化的轨道上,做到了统一入口、统一出口、集中管理、高效服务,构建成为敏捷创新的数据中台
(抽取、表达、对齐、融合)、知识检索召回、模型底座、知识应用等端到端的产品,可提供多模知识构建、多模知识存储与服务、知识工程知识权限管理与灾备、模型应用助手等关键能力。企业用户利用TKH平台星环科技推出知识产品TranswarpKnowledgeHub(以下简称TKH),旨在为企业提供一个全面、高效、智能的数据处理和知识管理解决方案。TKH拥有从原始数据导入、多模态数据存储、知识构建个人化、专家级模型应用。在模型领域,星环科技拥有一系列AIinfra工具产品供用户使用,从语料获取、清洗及治理的语料开发工具TDS-LLM、知识建模与融合的图谱构建工具TKS,到提供知识多模态存储与服务的大数据基础平台TDH,配合预训练模型无涯,可以实现内容生成、代码生成、图片及音视频理解及检索。其中,大数据基础平台TDH通过分布式向量数据库Hippo、全文搜索库Scope、图数据,可以将企业内部数据、个人经验数据和公开信息数据转化为知识,让数据平台更加智能化,同时可以将AIPC端和云端资源联动,确保数据安全性。个人经验数据知识转化和不断的模型微调让知识库建设更具个人化,真正实现
行业资讯
大数据产品
大数据产品是以大数据技术为基础,通过收集、存储、处理、分析和应用大量数据,为用户提供具有价值和洞见的工具或服务。简单来说,就是通过挖掘和利用数据的潜在价值,以产品化的形式服务于各行各业。以下是大数据产品的详细介绍:定义大数据产品是指利用大数据技术对海量数据进行收集、存储、处理和分析的工具和平台。这些产品能够帮助企业从纷繁复杂的数据中提取出有价值的信息,发现潜在趋势,从而优化业务决策。其核心生产成本。供应链协同:利用大数据技术优化供应链协同,提高供应链的透明度和协同效率,确保原材料的及时供应和产品的按时交付。产品设计与创新:通过分析用户反馈和市场数据,优化产品设计,提高产品的市场竞争力,推动产品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。例如银行在审批贷款时,通过分析申请人的各种数据来判断其还款能力和违约风险,决定是否放款及放款额度。精准。如淘宝、京东等平台的“猜你喜欢”功能。供应链管理:通过分析销售数据、库存数据和物流数据,优化供应链管理,提前预测市场需求,合理安排库存,降低库存成本,提高供应链的效率。门店运营优化:利用大数据
大数据知识管理服务平台是一种集成的系统,旨在帮助组织有效地管理和利用大数据资源,以支持知识发现、决策支持和业务创新。以下是这类平台的一些关键功能和特点:功能数据集成与管理:平台能够从多个数据源集成数据地理解和利用数据。智能推荐与决策支持:基于数据分析和机器学习模型,平台能够提供智能推荐和决策支持,帮助用户做出更明智的决策。应用场景科研管理:如国家自然科学基金大数据知识管理服务门户,为科研人员提供项目,包括结构化和非结构化数据。它支持数据的清洗、转换和存储,确保数据的一致性和准确性。知识发现与分析:通过高级分析工具和算法,平台能够从大量数据中提取有价值的知识和洞察。这包括数据挖掘、模式识别和预测分析等功能。知识共享与协作:提供知识共享和协作的环境,使不同部门和团队能够共享数据和分析结果,促进跨部门的协作和知识传播。可视化展示:将复杂的数据和分析结果以直观的图表和仪表盘形式展示,帮助用户更好检索、成果统计和知识发现等服务。商业智能:帮助企业分析市场趋势、客户行为和运营数据,支持商业决策和战略规划。政府治理:政府机构可以利用这类平台进行公共数据的管理和分析,提高政府决策的科学性和透明度。
知识应用等端到端的产品,可提供多模知识构建、多模知识存储与服务、知识工程知识权限管理与灾备、模型应用助手等关键能力。企业用户利用TKH平台,可以将企业内部数据、个人经验数据和公开信息数据转化为知识一系列AIinfra工具产品供用户使用,从语料获取、清洗及治理的语料开发工具TDS-LLM、知识建模与融合的图谱构建工具TKS,到提供知识多模态存储与服务的大数据基础平台TDH,配合预训练模型无涯随着企业业务的快速发展,数据量呈爆炸式增长,有效的知识管理成为企业面临的重要问题。企业遇到的普遍问题是大量的结构化、半结构化数据存储在不同的系统中,需要用多种计算机语言进行检索。而模型彻底改变了人们和数据的交互方式,企业知识库的建设,让数据可以用自然语言进行对话和检索,企业可以集中式地管理和利用知识资源,提高运营效率和创新能力。基于此类诉求,星环科技推出知识产品TranswarpKnowledgeHub(以下简称TKH),旨在为企业提供一个全面、高效、智能的数据处理和知识管理解决方案。TKH拥有从原始数据导入、多模态数据存储、知识构建(抽取、表达、对齐、融合)、知识检索召回、模型底座
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。...
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...
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。
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...
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...
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...
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...
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...
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...
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...