数字大模型时代

大模型时代指的是当前人工智能领域中，大规模预训练模型成为主流技术趋势的时期。在这一时代，大模型凭借其强大的泛化能力和对复杂任务的处理能力，正在深刻改变自然语言处理、计算机视觉等多个AI领域的研究和精准、高效的解决方案，推动行业的数字化转型和创新发展。开源和共享的发展：越来越多的大模型将走向开源和共享，促进知识和技术的传播，降低开发门槛，激发更多的创新和应用。开源社区的发展将推动大模型技术的快速迭代和应用方向。其具有以下特点和影响：大模型技术特点大规模参数：大模型通常具有数亿甚至数千亿的参数，这使得模型能够学习到更丰富的语言或图像等数据中的模式和特征，从而具备更强的表达能力和泛化能力。多模态融合：从单纯的文本数据扩展到图片、视频等多模态语料信息的综合应用。例如，一些大模型可以同时处理图像和文本输入，实现更全面、更深入的理解和生成。强大的适应性和可塑性：能够适应多种任务和领域，通过微调或迁移学习等方式，可以快速应用于不同的具体任务和行业场景，如自然语言处理中的文本生成、翻译、问答，以及计算机视觉中的图像识别、分类等。大模型产业影响推动行业升级：大模型正推动着各行各业实现转型升级，如金融领域的

数字大模型是一种基于大量数据训练的人工智能模型，具有强大的语言理解、文本生成、知识推理等能力。数字大模型特点海量数据训练：数字大模型通常需要海量的数据来进行训练，这些数据涵盖了各种领域和主题，如新闻、小说、论文、百科知识等。通过对大量数据的学习，模型能够掌握丰富的语言知识和语义信息，从而更好地理解和生成文本。大规模参数：为了能够处理和学习海量的数据，数字大模型通常具有庞大的参数规模，参数量可达到数十亿甚至上百亿。这些参数能够捕捉到数据中的复杂模式和规律，从而提高模型的性能和泛化能力。强大的计算能力：训练和运行数字大模型需要强大的计算资源支持，包括高性能的CPU、GPU集群等。这些计算资源能够加速模型的训练和推理过程，提高模型的效率和响应速度。多种应用场景：数字大模型具有广泛的应用场景，如自然语言处理、智能客服、机器翻译、文本生成、知识图谱等。它能够为各种应用提供强大的语言理解和生成能力，提高应用的智能化水平和用户体验。数字大模型应用自然语言处理：数字大模型在自然语言处理领域有着广泛的应用，如文本分类、情感分析、命名实体识别、问答系统等。它能够理解和处理自然语言文本，为各种自然语言处理

在当今全球经济格局中，数字经济已成为推动经济增长、创新发展和国际竞争的核心力量。而大模型技术，作为数字经济时代的关键创新引擎，正以前所未有的速度重塑着各个产业的发展格局，为经济增长注入新的活力与机遇智能客服系统可以替代大量人工客服工作，企业一次性投入开发成本后，后续运营成本相对较低，却能显著提高客户服务效率和质量，降低人力成本，增加客户满意度，进而提升企业的市场竞争力和经济效益。大模型与数字经济的融合是全方位、多层次的。在数字产业化方面，大模型技术催生了新兴的产业形态，如人工智能芯片研发、数据标注服务、模型训练与优化等相关产业蓬勃发展。这些产业以大模型为核心，形成了完整的产业链条，推动了数字产业的结构升级和规模扩张。在产业数字化进程中，大模型的应用更是为传统产业带来革命性变革。制造业借助大模型实现生产流程的智能化优化，通过对生产数据的实时分析和预测，提前发现设备故障隐患，合理安排生产计划服务的准确性和效率，降低金融风险。可以说，大模型已成为传统产业数字化转型的关键支撑技术，加速了产业数字化的进程，推动数字经济向纵深发展。蓬勃发展：数字经济大模型现状当下，数字经济大模型呈现出一派

院有限公司承办，政产学研用各界人士齐聚一堂，聚焦信创技术发展的前沿趋势、谋划产业生态协同发展的路径方向等时代命题，分享经验、传递智慧。星环科技受邀参会，创始人兼CEO孙元浩分享了《AI大模型时代的软件开发变革》。大模型时代的到来，给软件开发行业带来了巨大的变革，企业需要一个工具链来开发大模型。星环科技作为国内领先的大数据基础软件开发商，积极应对以ChatGPT为代表的人工智能带来的新挑战，打造数据管理技术赋能各行各业，与生态伙伴共同打造国产化大数据技术生态，推动数字经济的可持续发展。无涯是一款面向金融量化领域、超大规模参数量的生成式大语言模型，融合了舆情、资金、人物、空间、上下游等多模态信息，具备近日，“第四届晋阳湖·数字经济发展峰会”信息技术应用创新生态发展论坛在太原举行。本次论坛由山西省工业和信息化厅、山西云时代技术有限公司联合主办，山西省信息技术应用创新协会和山西省信息产业技术研究平台的多模态、智能化、敏捷化和平民化产品。为帮助企业构建自己的大模型，星环科技推出了机器学习模型全生命周期管理的工具平台SophonLLMOps，支持从数据接入开发、提示工程、大模型微调、上架部署到

大模型时代的到来，给软件开发行业带来了巨大的变革，企业需要一个工具链来开发大模型。星环科技作为国内领先的大数据基础软件开发商，积极应对以ChatGPT为代表的人工智能带来的新挑战，打造数据管理平台的能各行各业，与生态伙伴共同打造国产化大数据技术生态，推动数字经济的可持续发展。无涯是一款面向金融量化领域、超大规模参数量的生成式大语言模型，融合了舆情、资金、人物、空间、上下游等多模态信息，具备强大的多模态、智能化、敏捷化和平民化产品。为帮助企业构建自己的大模型，星环科技推出了机器学习模型全生命周期管理的工具平台SophonLLMOps，支持从数据接入开发、提示工程、大模型微调、上架部署到应用编排和业务效果对齐的全链路流程，结合自研向量数据库Hippo和分布式图数据库StellarDB，能够赋予大模型“长期记忆”，打破通用大模型的时空限制，用户可以快速便捷地构建深谙企业自有专业领域知识的垂直行业大模型，从而让每个人都拥有个性化AI助理。同时星环科技还推出了无涯金融大模型Infinity、大数据分析大模型SoLar“求索”，促进金融分析和大数据分析的平民化。星环科技将自主研发的领先创新技术赋

治理转型。然而，数字化时代也带来了全新的问题和挑战，如治理客体的多变性、复杂性和不确定性，治理主体的多元化，以及治理逻辑的多样性。这些都对治理主体的技术适应性和数字治理能力提出了更高要求。2.大模型在数字。反之，数据治理工作结束后，可以将这些更好更多的数据喂给大模型，进一步提升其性能。3.数字人在数字治理中的应用数字人技术在多个领域得到了广泛应用，以下是一些具体的应用场景和案例：政务服务：在线咨询和服务机会、试错成本高、缺乏系统性评价和个性化干预等痛点问题。5.数据治理与大模型的一体化实践数据治理与大模型的一体化实践逐渐成为企业数字化转型的关键路径，以下是一些具体的应用和价值：高质量数据的获取：数据1.数字治理的背景与需求数字化条件下，治理的数字化转型已成为必然趋势。数字技术如大数据、云计算、人工智能等正在深刻影响人类生产生活的各个方面，推动经济形态转型、公共服务和社会治理模式转型，以及政府治理中的应用大模型作为以数据为中心的人工智能系统，与数据治理形成了一个闭环，是一个不断迭代的过程。大模型通过不断提供更高质量的数据，可以成为行业专家，更好地帮助人们理解行业数据，做好行业数据的治理

近日，我国首部大数据题材纪录片《数字中国：大数据时代》开机仪式在京举行。作为我国近年来拍摄的首部全面展现大数据产业发展的大型科技纪录片，该片将以大数据时代来临为背景，全面展现大数据对日经济社会发展和人民生活改善。响应国家号召，大型纪录片《数字中国：大数据时代》由工业和信息化部、中央电视台联合出品，国家工业信息安全发展研究中心、中央电视台纪录频道联合摄制。纪录片主创团队历时一年零四常生活、生产方式所带来的改变。近些年，建设数字中国不断被管理部门所提及。2017年12月，总书记在主持国家大数据战略学习时强调：大数据发展日新月异，我们应该审时度势、精心谋划、超前布局、力争主动，深入了解大数据发展现状和趋势及其对经济社会发展的影响，分析我国大数据发展取得的成绩和存在的问题，推动实施国家大数据战略，加快完善数字基础设施，推进数据资源整合和开放共享，保障数据安全，加快建设数字中国，更好服务我国个月进行走访调研，终从1000余个大数据案例中，筛选并确定了29个拍摄案例。星环科技作为国内首屈一指的大数据与人工智能基础平台供应商，参与了纪录片的拍摄。2018年5月，星环科技大数据平台成为全球首个完整

解锁数据新动能：数据治理与大模型的奇妙融合数据治理与大模型：崭新时代的序曲在数字化浪潮奔涌的当下，数据已成为企业乃至整个社会发展的核心驱动力。数据治理，作为确保数据资产可用、可信、安全且合规的关键已经深刻认识到这一点，纷纷投入资源进行数据治理体系建设。数据治理与大模型，这两个看似独立发展的领域，实则紧密相连，犹如共生的双螺旋，共同推动着数字化时代的进步。数据治理为大模型提供高质量的数据“养分、可靠的训练数据，使模型能够更精准地辅助医生进行疾病诊断和治疗决策，提高医疗服务的质量和效率。（二）数据治理规范数据安全与隐私在数字化时代，数据安全和隐私保护已成为企业和社会关注的焦点。大模型在训练和”，保障大模型训练与应用的可靠性；而大模型凭借其强大的智能分析能力，又能助力数据治理实现智能化升级，提升数据治理的效率与效果。两者的结合，正孕育出无限可能，为企业数字化转型、创新发展开辟新的路径。大模型：数据治理的强大助推器大模型技术凭借其强大的算法、深度学习能力和对海量数据的处理优势，为数据治理的各个环节带来了前所未有的变革与提升，成为推动数据治理智能化发展的核心驱动力。（一）大模型助力数据清洗与

交通大学、汇正财经、海通证券、东海证券的专家们，共同探讨大模型时代的未来数据技术，助力企业抓住大模型时代的新机遇。同时星环科技还将联合中国信息通信研究院金融科技研究中心发布《金融行业数字化转型研究报告7月6-8日，2023世界人工智能大会（WAIC）将在上海举办。星环科技作为2023世界人工智能大会战略合作伙伴，将于7月7日举办大模型时代的未来数据技术论坛。大模型时代的未来数据技术论坛聚焦大数据·大模型·大未来，由星环科技主办，上海汇正财经顾问有限公司、上海星环大数据产业技术发展促进中心支持，将邀请来自中金、中国信息通信研究院金融科技研究中心、中南大学、南京基石数据技术有限责任公司、上海》。本届世界人工智能大会以“智联世界生成未来”为主题，聚焦通用人工智能发展，营造良好创新生态，拥抱智能新时代，共话产业新未来。大会由国家发展和改革委员会、工业和信息化部、科学技术部、国家互联网信息办公室推出的众多创新产品，让大数据智能化、多模态、平民化，这些全系列产品将助力企业加速数据化、智能化转型，加速基础软件的国产化替代，服务数字经济发展。更多精彩，等你来解锁

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。

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...

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...

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...

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...

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...

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

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`:...

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...

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...