为企业定制私有化大模型

增强数据的安全性。符合法规要求：对于一些对数据隐私和安全要求极高的行业，如金融、医疗等，私有化大模型能够更好地满足相关法规和监管要求。定制化程度高适应特定业务需求：企业可以根据自身的业务特点、流程和目标，对私有化大模型进行定制化训练和优化，使其更精准地满足企业的特定需求。融入企业知识体系：将企业内部的专业知识、行业经验和独特的业务逻辑融入到大模型中，使其能够更好地理解和处理企业相关的问题，提供更贴合私有化大模型是指企业在自身的技术基础设施和数据环境中构建、训练和部署的专属大模型，与公有云大模型相对应，具有以下特点和优势：数据隐私与安全数据隔离性：企业的数据保留在自己的私有环境中，与其他企业的企业实际情况的解决方案，从而提升企业的核心竞争力。灵活调整与优化：企业拥有对私有化大模型的完全控制权，可以根据业务的发展和变化，灵活地对模型进行调整、优化和升级，以适应不断变化的市场环境和业务需求。性能与成本优势性能优化：私有化部署可以根据企业的硬件资源和业务负载情况，进行针对性的性能优化，确保大模型在企业内部的运行效率和响应速度。成本效益：虽然私有化大模型的建设和维护需要一定的前期投入，但从长期

转变，赋予了企业对模型更强的掌控力，极大地提升了数据和模型的安全性。除了数据安全，私有化大模型还能满足企业个性化定制的需求。每个企业都有其独特的业务模式和运营流程，标准化的大模型往往难以完全契合企业的特定需求。私有化大模型则为企业提供了“量身定制”的可能，企业可以根据自身业务特点和需求，对模型进行个性化定制。私有化大模型在提升业务效率方面也表现出色。由于数据和模型都在企业内部，数据传输和处理无需经过病历、诊断结果、基因数据等包含了个人隐私和健康信息，一旦泄露，可能对患者的生活造成严重影响，甚至引发歧视等问题。私有化大模型为企业的数据安全提供了可靠的保障。在公有云环境下，数据需要在网络中传输并存储在个性化定制的可能。企业可以根据自身业务特点和需求，将内部的业务数据、行业知识和经验融入到模型训练中，对模型进行针对性的优化和调整。通过对大量财税数据的学习和分析，私有化大模型能够准确识别各种票据的样式和系统集成，私有化大模型可以实时获取数据，并在短时间内完成分析和处理，为管理者提供准确、及时的决策支持。在面对市场变化和竞争挑战时，企业能够迅速做出反应，调整战略和业务策略，从而在激烈的市场竞争中占据优势。

基于大模型的私有化本地知识问答是一种利用大型语言模型技术，在本地部署并针对特定组织或个人的私有知识进行问答的应用模式。原理数据收集与整理：首先需要收集组织或个人本地的各种知识数据，如企业内部的产品手册、技术文档、操作流程、客户案例，或者个人的学习资料、研究笔记等。这些数据是构建私有化知识问答系统的基础。模型训练与微调：利用收集到的本地数据，对预训练的大模型进行微调。通过将本地知识与大模型的通用升级，添加新的知识数据，进一步提升系统的性能和覆盖范围。应用场景企业内部知识管理：企业可以利用私有化本地知识问答系统，为员工提供快速获取内部知识的渠道，帮助新员工快速熟悉业务流程、产品信息等，提高工作效率，促进知识共享和传承。教育领域：学校或培训机构可以构建基于本地教学资源的知识问答系统，辅助学生进行学习和答疑，为学生提供个性化的学习支持。医疗行业：医院可以将医学知识、病例数据等整合到私有化知识，提供更贴合实际需求的个性化服务。高效准确：借助大模型的强大语言理解和生成能力，能够快速准确地回答各种复杂问题，提高知识获取的效率。可扩展性：随着组织或个人知识的不断积累和更新，可以方便地对系统进行扩展和

走进企业的视野，为企业带来全新的数据掌控体验。一、什么是大数据平台私有化部署大数据平台私有化部署，简单来说，就是企业将大数据平台搭建在自己的内部服务器或数据中心，完全由企业自己掌控平台的运行和管理。与数据访问控制、加密技术以及安全防护措施。例如，一家银行通过私有化部署大数据平台，能够确保客户的账户信息、交易记录等敏感数据不被外部非法获取，有效降低数据泄露风险。（二）灵活的定制化能力每个企业的业务需求和数据特点都不尽相同。私有化部署允许企业根据自身的业务流程和数据处理需求，对大数据平台进行高度定制化开发。企业可以自由选择适合自己的硬件设备、软件架构以及数据分析工具，打造最贴合自身业务的大访问等因素的影响。而私有化部署的大数据平台运行在企业内部的专用网络环境中，企业可以根据自身业务量的大小，灵活配置硬件资源，确保平台在高负载情况下依然能够稳定运行。以一家大型制造业企业为例，在生产旺季时，通过私有化部署的大数据平台，可以快速处理大量的生产数据、设备运行数据等，保障生产运营的顺利进行。大数据平台私有化部署为企业提供了一种高度自主、安全可控的数据管理方式。虽然它面临着一些挑战，但随着技术

私有化部署大数据平台是指企业或组织将大数据平台搭建在自己的内部服务器或私有云环境中，而非使用第三方云服务提供商的公共云平台，以下是关于它的详细介绍：特点数据安全性高：数据存储和处理都在企业内部网络，企业可以完全掌控数据的访问权限和安全策略，能有效防止数据泄露、被第三方非法获取等风险，满足对数据安全要求极高的行业，如金融、医疗等的合规需求。高度定制化：企业可根据自身业务特点和需求，对大数据平台的决定平台的扩展、优化等工作，不受第三方服务提供商的限制。性能优化潜力大：在私有环境中，可以针对企业的具体数据量和业务负载，对硬件资源进行专门的优化配置，使大数据平台能够更好地发挥性能，提高数据处理和分析的速度。部署方式本地数据中心部署：企业在自己的办公场所或专门的数据中心内，购置服务器、存储设备、网络设备等硬件资源，然后将大数据平台软件安装部署在这些硬件上，构建完全属于自己的大数据平台。私有云部署：企业利用云计算技术，在自己的私有云环境中创建和管理大数据平台。私有云可以由企业自己搭建和维护，也可以通过租用第三方的私有云服务来实现。建设步骤需求分析：明确企业对大数据平台的功能需求，如数据存储量

以下是一个数据仓库私有化部署方案：部署前准备需求分析：深入了解企业的业务需求、数据规模、数据类型、访问频率等，明确数据仓库需要支持的功能和性能指标，以便选择合适的架构和技术。硬件选型：根据数据仓库的Docker等容器运行时环境，并配置相关的网络和存储插件，以便后续部署数据仓库容器。数据仓库部署私有化一键部署：在目标服务器上，从资源服务器下载离线资源包，解压后根据部署脚本进行安装和配置。部署过程中：采用加密技术对数据进行加密存储和传输，如使用SSL/TLS协议加密数据传输，对敏感数据进行加密存储，确保数据的保密性和完整性。访问控制：设置严格的用户身份认证机制，采用角色权限管理模型，为不同用户分配

数据外流风险，高度契合对数据隐私要求严苛的行业，比如金融、医疗领域。定制化程度上，公有大模型追求通用性，旨在满足各类用户的常见需求，然而难以契合特定企业的个性化、专业化业务；私有大模型则能依据企业独特，后期还需持续投入运维成本。私有大模型部署的多重优势私有大模型的部署为企业带来了诸多显著优势，这些优势在当今数字化竞争的商业环境中显得尤为关键。数据安全是企业运营的生命线，特别是在金融、医疗等对数据隐私事件可能导致企业市值大幅缩水，同时面临巨额的赔偿和法律诉讼。而私有大模型将数据存储和处理都限定在企业内部，采用加密传输、严格访问控制等多重安全机制，从根本上降低了数据泄露的风险。定制化服务是私有大模型的解锁私有大模型部署：企业智能化转型的密钥大模型的世界：公有与私有大模型，简单来说，就是具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型，它们通过在海量数据上进行训练，能够学习到丰富的语言模式和知识，从而另一大核心优势。不同企业的业务流程、目标客户群体和市场定位千差万别，通用的公有大模型往往难以满足企业独特的业务需求。私有大模型可以根据企业的特定业务场景和数据特点进行深度定制。在性能优化方面，私有大

语用信息，生成高质量的文本。煤炭行业定制大模型的优势煤炭行业定制大模型的应用，为煤炭行业的发展带来了诸多优势，有效提升了煤炭企业的生产效率、安全生产水平，降低了运营成本。（一）提高生产效率煤炭行业定制了安全事故的发生。（三）降低运营成本煤炭行业定制大模型通过精准预测、智能决策等手段，为煤炭企业降低运营成本提供了有力支持。在煤炭销售环节，大模型可以通过对市场需求、价格走势、竞争对手等多方面数据的分析）增强安全生产安全生产是煤炭行业发展的生命线，煤炭行业定制大模型在安全监管、风险预警等方面发挥着重要作用。通过在矿山各个关键位置安装传感器和摄像头，实时采集设备运行数据、环境数据以及人员行为数据。借助，精准预测煤炭价格走势，帮助企业合理制定销售策略。在生产环节，大模型通过优化生产流程和资源配置，降低了生产成本。例如，在煤炭开采过程中，模型可以根据地质条件和开采进度，合理安排设备的运行时间和人员的工作任务，避免了设备的空转和人员的闲置，提高了资源利用率，降低了能源消耗和人力成本。大模型技术解析（一）大模型是什么大模型，即大规模机器学习模型，是一种基于深度学习框架构建的人工智能模型，其参数规模庞大，通常包含数十亿甚至数万亿个参数。与传统人工智能模型不同，大模型通过对海量数据的

AI大模型部署涉及选择合适的部署策略、硬件和软件环境、监控维护、自动化流程、性能优化和安全设置，以确保模型的高效、稳定和安全运行。部署策略：在模型训练和优化完成后，企业需要考虑私有化部署策略，包括私有化部署能够高效运行。这可能涉及硬件加速、并行计算、缓存机制等。安全设置：为你的私有化部署设置安全策略，包括防火墙配置、身份验证和访问控制等。成本优化：当模型过大时，可以采用模型编译、模型压缩和模型分片等策略。这些技术可以在保持准确性的同时减小模型的大小，降低部署成本。更适合对数据安全和控制有严格要求的企业。监控与维护：部署后，企业需要设立性能监控系统，实时跟踪模型的运行状况。性能监控包括监控模型的准确性、响应时间、资源消耗等关键指标。自动化部署：自动化部署流程的实施是提高部署效率并减少人为错误的关键。硬件选择：强大的计算能力是运行AI大模型的关键，建议选择配备高性能CPU和足够内存的计算机。如果条件允许，还可以考虑添加GPU以加速模型推理和训练。软件环境：选择一个稳定且支持AI大模型运行的操作系统，如Windows、Linux或macOS，并安装Python等编程语言环境以及相关的深度学习框架和工具。模型获取：可以从多个来源获取AI大模型的权重文件和模型结构

声明简介声明是指为特定数据类型的变量分配一定的存储空间，并命名该变量以便引用它；必须先声明变量，然后才能引用它；对声明的变量可以进行赋值操作来改变它的值；声明的变量其作用域是Session级别的。变量声明使用decl关键字声明一个变量必须为变量指定名称和类型，且名称不能与已有的变量名相同。声明但未赋值的变量的默认值为null。变量名声明对大小写敏感。变量声明的语句遵循如下格式:DECL[<variable_name>:<variable_type>];使用方法示例如下表所示：语句说明declx:int;声明一个类型为int的变量xdecls:string;声明一个类型为string的变量sdecll:long;声明一个类型为long的变量ldeclb:boolean;声明一个类型为boolean的变量bdecld:double;声明一个类型为double的变量ddecltime:localdatetime;声明一个类型为localdatetime的变量timedecld1:decimal;声明一个类型为decimal的变量d1decllist1:list[int...

索引是数据库中某些数据的冗余副本，目的是使查询性能更优。作为代价，数据库需要额外存储空间和较慢写入速度，因此决定哪些字段需要索引是一项重要且不易的任务。（新）StellarDB5.0.1版本不再对旧版本使用的manipulatecreate_index和manipulatedelete_index语法进行支持，在新版本中统一使用createindex和dropindex进行索引的创建和删除新增索引CREATEINDEX[IFNOTEXISTS]FOR(LabelName)ON[f1,f2,...];CREATEINDEX[IFNOTEXISTS]FOR[LabelName]ON[f1,f2,...];不支持对TIME_SERIES类型的属性创建索引默认情况下,对同一个Label的某个属性多次创建索引会报错;但如果带有IFNOTEXISTS,则不会抛出任何错误包裹点边LabelName的括号不同，注意区分示例1.在点labelperson的属性name和age上建立索引CREATEINDEXIFNOTEXISTSFOR(person)ON[name,age];示例2.在边labelask...

StellarDB支持用户添加自定义函数，添加后可在cypher语句中使用。自定义函数实现自定义函数通过java/scala语言开发，可继承实现两种基类，编译成jar包，通过指定命令加载到StellarDB。需要实现的基类为如下两种，可自行选择继承合适的基类：继承UDF基类继承GenericUDF基类。继承UDF基类该类实现简单，功能较为单一。支持Quark的基本类型、数组和Map。适合实现简单的逻辑。继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF类继承UDF类必须实现evaluate方法且返回值类型不能为void，支持定义多个evaluate方法不同参数列表用于处理不同类型数据。@Description(name="my_plus",value="my_plus()-ifstring,doconcat;ifinteger,doplus",extended="Example:\n>selectmy_plus('a','b');\n>ab\n>selectmy_plus(3,5);\n>8")/***实现UDF函数，若字符串执行拼接，in...

为什么引入动态图模型？在实际应用过程中很容易可以发现，图数据在很多图数据的应用场景中并不是静态不变的，而是动态演进的，这些场景中包括例如金融反欺诈场景中金融交易网络随着时间的推进而发生的交易变化、交易社群变化等；又比如社交网络中新增用户、用户关注或者取消关注、更改账户信息等。将图数据变化的历史记录下来，不仅可以用于历史数据规律的总结，还可以利用动态图数据进行动态图神经网络相关技术的研究，从而进一步挖掘数据中潜在的数据价值和更加灵活高效的业务场景，譬如预测某一个时刻某一事件是否会发生。动态图模型的动态变化图数据的动态变化主要分为两类，一类是节点或边的属性的值的变化；另一类变化是子图（结构）的变化，如新增/删除点边。这两种图数据的动态变化可以单独发生，也可以同时发生。从图数据的属性变化角度来看，StellarDB5.0.1动态图模型可以记录图中节点或者边属性的所有历史版本（而非新数据覆盖旧数据）。在实际数据开发使用中，还可以结合诸如柱状图、趋势图等对历史数据进行可视化，更加直观、更加适合业务使用。从图数据的子图（结构）的角度来看，StellarDB5.0.1动态图模型还可以返回不同时间子图...

类型表达式类型例子十进制型整数10,-213十进制小数1.25,3.604E-14,-2.31十进制型长整数199345843592l,-12381543923L任意精度的有符号十进制数123bd,123.31BD八进制整数(0开头)084,-096字符串"星环",'信息科技'布尔类型true,false,TRUE,FALSE数组类型[1，2，3],["星环","信息科技"],[decimal(10.2,3,1),decimal(100.2,3,2)],[localdatetime("2021-01-18T09:50:12.627"),localdatetime("2021-11-18T03:50:12.113")]时间类型localdatetime("2021-01-18T09:50:12.627")Decimal类型decimal(10.2,3,1)地理空间类型point(20.5,30.5),point(-20.5,-30.5)时序类型{localdatetime("2023-01-01T15:16:17")::"nice"},{localdatetime("1997-01-01...

快速上手本章节将引导您快速熟悉StellarDB，并为您初步介绍如何通过KGExplorer和beeline客户端操作StellarDB。其中，"StellarDB初探"一节通过构建一张人物关系图，从零介绍如何在StellarDB进行基本操作；"StellarDB进阶"一节为您提供了内置于StellarDB的《哈利·波特》人物关系图，帮助您进一步探索StellarDB。StellarDB初探使用KGExplorer构建图从Manager页面进入KGExplorer页面。若KGExplorer开启了单点登录，会自动跳转Federation登录页面，按如图方式登录：KGExplorer用戶开启方法以及详细使用说明请查看章节《KGExplorer使用文档》。点击登录后进入KGExplorer主页面。我们首先需要构建图名为"hello_world"的图。在主页面右上角点击创建图按钮开始图谱schema的构建。按照引导填写图基本信息后点击确定进入构建页面。在画布中，我们为"hello_world"图创建Boy和Girl两种类型的点，两种类型的点均包含name、salary、age、single四...

StellarDB5.0.1版本对图算法场景进行了大规模改进和提升，内置算法性能得到较大提升。在语法方面，StellarDB5.0.1的内置图算法对于返回的节点，会直接以节点类型返回。因此可以直接使用uid(vertex)访问节点的uid，而不再需要node_rk_to_uid函数进行uid的转换。可以参考PageRank等函数。另外，对于图算法返回的节点，我们也可以灵活的访问其其他属性作为返回值。图计算简介StellarDB的图计算使用TEoC语句调用相应图算法。算法的输入数据为图的点、边数据。当前版本中图计算支持结果返回、结果导出和结果写回。在使用图算法时，使用configcrux.execution.modeanalysis;语句切换到分析模式下使用图算法语句。图数据视图StellarDB支持创建一个可被持久化的视图，用于加速图算法执行过程。创建视图创建视图的语法如下所示：createquerytemporarygraphviewGRAPH_VIEW_NAMEas(v)[e]withGRAPH_ALGO(@GRAPH_VIEW_NAME,VIEW_STORE_PATH,CONFI...

本章节的示例语句均可在示例图my_graph中执行，执行前请先创建示例图my_graph，建图语句如下:creategraphmy_graphwithschema(:Boy{namestring,salarydouble,ageint,singleboolean,birthdaylocaldatetime,reservelong,ratedecimal(38,10),hobbysarray<string>,geoPointgeo<double>})(:Girl{namestring,salarydouble,ageint,singleboolean,birthdaylocaldatetime,reservelong,ratedecimal(38,10),hobbysarray<string>,geoPointgeo<double>})[:Friend{sinceint}][:Likes{sinceint}]graphproperties:{`graph.shard.number`:3,`graph.replication.number`:...

3.1在TDH平台安装StellarDB3.2StellarDB安装校验3.3StellarDB低版本升级至StellarDB5.0.1

通过beeline或JDBC时，设置参数configquery.langcypher;将查询语言切换为TEoC模式。根据使用场景选择查询模式（默认为immediate模式）immediate模式通常用于并发及短查询场景，查询结果和中间结果通常不超过百万。通过configcrux.execution.modeimmediate;切换。analysis模式通常用于分析场景，创建图、插入数据以及图算法相关的语句必须在该模式下进行。通过configcrux.execution.modeanalysis;切换。