杭州大模型厂家

政务大模型的建设与应用，推动人工智能与政务服务的深度融合。北京、上海、广东、安徽、福建和深圳、杭州、成都等地均发布了AI大模型的相关产业政策，为政务大模型的发展提供了坚实的政策保障和良好的发展环境政务大模型：数字政府的智慧新引擎一、政务大模型是什么？政务大模型，作为人工智能与政务领域深度融合的结晶，是一种基于大规模数据训练和深度学习算法构建的人工智能模型。它整合、分析、处理大量政府数据，凭借强大的语义分析能力和深层次的理解能力，为政务服务、社会治理和内部办公提供智能化支持，是数字政府建设的新引擎。从技术角度看，政务大模型具有大规模的参数和复杂的计算结构，能够处理和理解海量的政务数据，并通过对这些数据的学习和分析，实现对各种政务任务的智能处理。与通用大模型不同，政务大模型专注于政务领域，在通用大模型基础上结合政务行业专属数据和政务行业应用场景特征、为政务领域定制的专属行业大模型。它在数据收集和训练过程中，融入了大量政务相关的专业知识和业务规则，能够更好地满足政务工作的特定需求，提供更具针对性和专业性的服务。政务大模型具有数据驱动的特点，依赖于大规模的政务数据进行训练和优化，从而充分

有较强的关联性，是企业独有的且能复用的，数据中台是企业业务和数据的沉淀，其不仅能降低重复建设、减少烟囱式协作的成本，也是差异化竞争优势所在。数据中台厂家作为一家企业级大数据基础软件开发商，星环科技很早

5月30-31日，2024向星力·未来数据技术峰会在上海隆重举办。“数智融合--大数据与数据库”平行论坛，星环科技邀请来自中国信息通信研究院、中国银联、稠州银行、杭州雅拓等的行业大咖，为大家带来新研究成果、技术创新和实践经验，通过多维的交流和思想碰撞，为各行业数据技术的发展提供新思路、新观点和新方向。中国信息通信研究院云大所大数据与智能化部副主任马鹏玮发表了《数智基础设施发展趋势观察》主题演讲。数智化是企业增强自身生产力的必由之路，传统数智基础设施面临多源数据的采集、存储、计算；数据与智能平台的高效连接两大挑战。面向第一类挑战，数智基础设施技术朝着湖仓一体、多模数据库、区块链、隐私计算等方向，星环科技已首家完成中国信通院多模数据库产品测试。星环科技高级架构师郭卓异发表《数智融合时代下的新一代一站式多模型数字底座》主题演讲。随着企业数据发展的多样化，数据平台向一体化满足多种业务需求的趋势演进，星环科技TDH+ArgoDB+TDC的产品组合能够在各个场景上实现一体化，包括湖仓集一体化、多模型一体化的处理，以及历史与实时数据一体化，本地集群与云平台资源一体化的能力。此次大数据与数据库

大模型和大语言模型是人工智能领域中两个重要的概念，各自有不同的特点和应用场景。大模型：通常指的是具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型，这些模型通常由深度神经网络构建而成，拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型的设计目的是为了提高模型的表达能力和预测性能，能够处理更加复杂的任务和数据。大模型在各种领域都有广泛的应用，包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别和推荐系统等。大模型通过训练海量数据来学习复杂的模式和特征，具有更强大的泛化能力，可以对未见过的数据做出准确的预测。大语言模型：（LargeLanguageModels，简称LLMs）是大模型的一个子集，专注于处理自然语言，能够理解、生成和处理大规模文本数据。大语言模型在机器翻译、文本生成、对话系统等任务上取得显著成果。这些模型通过在大型文本语料库上进行训练，学会理解语言的结构、语义、语境和语用等方面。大语言模型的特点是规模庞大，包含数十亿的参数，帮助它们学习语言数据中的复杂模式。大模型是一个更广泛的概念，包括了大语言模型在内的多种类型的模型，而大语言模型则是专门针对自然语言处理任务的大模型。大模型可以应用于多种不同的领域，而大语言模型主要应用于自然语言相关的任务。

大模型底座是支撑大模型训练和应用的基础设施和技术框架，是构建大模型的基础支撑部分。AI大底座作为大模型时代的基础设施，不仅提供从数据管理到模型部署的全方位服务，还在各个行业中展现出广泛的应用潜力。作用与意义提供基础架构支持：大模型底座为整个大模型的构建提供了底层的技术框架和基础设施，包括硬件架构、软件架构、通信机制等，确保模型能够高效地运行和处理大规模的数据。承载和预处理数据：负责数据的收集模型的训练过程，提高训练效率，同时通过各种优化手段，如调整参数、改进架构等，不断提升模型的性能和表现。实现模型的通用性和扩展性：一个好的大模型底座能够使模型具备较强的通用性，适用于多种不同的应用场景和和共享。算力层：硬件设备：包括高性能的、计算芯片，以及大规模的存储设备和高速网络设备，为模型训练和推理提供强大的计算能力和数据传输能力。算力调度与管理：通过分布式计算、云计算等技术，实现对计算资源的灵活调度和管理，提高资源的利用率和任务的并行处理能力，确保模型训练能够在高效、稳定的算力环境下进行。算法层：基础模型架构：设计和选择适合大模型的基础架构，为模型的学习和表示能力提供保障。训练与优化算法：采用

星环大模型相关产品星环无涯金融大模型-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的训练，推出了金融行业智能投研大模型无涯Infinity。星环科技基于大模型的事件驱动与深度图引擎，实现对事件语义刻画、定价因子挖掘、时序编码、异构关系图卷积传播，进而构建包含事件冲击、时序变化、截面联动和决策博弈等多个维度的智能投研新范式。星环大语言模型运营平台-SophonLLMOps为了帮助企业用户基于大模型构建未来应用，星环科技推出了大模型持续提升和开发工具SophonLLMOps，实现领域大模型的训练、上架和迭代。SophonLLMOps服务于大模型开发者，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

大模型和小模型是指在机器学习和深度学习中模型的规模和复杂度的不同。大模型通常指参数数量较多、层级较深、具有较高的复杂度的模型。这些模型通常需要大量的计算资源和存储空间来进行训练和推断，并且在某些任务中能够取得更好的性能和效果。大模型拥有更多的自由度和表达能力，能够更好地拟合、捕捉复杂的数据模式和规律。小模型则对于大模型而言，参数数量较少、层级较浅、复杂度较低。这些模型通常需要较少的计算资源和存储空间，可以在资源有限的环境下进行训练和推断。尽管小模型可能无法达到大模型的性能水平，但它们通常具有更快的推理速度和更低的存储要。小模型适用于资源受限的设备和场景，并可以在较短的时间内迭代和训练。大模型和小模型的选择取决于具体的应用场景和需求。如果需要更高的性能和精度且有足够的计算资源和存储空间，那么大模型可能是更好的选择。如果资源有限，但仍需要一定的功能和性能，那么可以使用小模型来满足需求。在现实应用中，也可以根据实际情况进行灵活的选择，例如使用大模型进行预训练，然后通过微调和模型压缩等技术将其转化为小模型。大模型和小模型都有其适用的场景和优势，选择合适的模型有助于提高效率和性能。

国内各大互联网公司纷纷投入AI大模型的研发，涉及多种类型的大模型。以下是星环科技大模型相关产品：星环无涯金融大模型-TranswarpInfinity星环无涯金融智能投研大模型TranswarpInfinity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，具备强大的理解和生成能力，支持股票、债券、基金、商品等市场事件的全面复盘、总结及新范式。星环科技无涯金融大模型的核心优势：一是利用海量金融专业语料和舆情工商产业链大宗卫星等多源数据进行训练，使其具备领域通用性。二是构建了可溯因的标准化因子和归因解释体系，为投资决策提供支持。三是具备高精准、强逻辑的事理分析与推断力，并能够对股票、债券、基金、商品等各类市场事件进行全面的复盘和推演。四是专门设计针对金融行业的大语言模型架构，具备准确理解和合理分析金融领域的专业能力。五是背靠大数据全生命周期技术栈，为企业提供全套解决方案，助力金融机构实现应用创新。目前，星环科技无涯金融大模型已在多家金融监管机构、证券金融客户中使用。将在金融投研、量化投资和智能推理领域为分析师、研究员和投资经理

什么是大模型？大模型是指模型具有庞大的参数规模和复杂程度的机器学习模型。在深度学习领域，大模型通常是指具有数百万到数十亿参数的神经网络模型。这些模型需要大量的计算资源和存储空间来训练和存储，并且往往需要进行分布式计算和特殊的硬件加速技术。大模型的设计和训练旨在提供更强大、更准确的模型性能，以应对更复杂、更庞大的数据集或任务。大模型通常能够学习到更细微的模式和规律，具有更强的泛化能力和表达能力。然而，大模型也面临一些挑战。首先是资源消耗问题，大模型需要大量的计算资源、存储空间和能源来进行训练和推理，对计算设备的要求较高。其次是训练时间较长，由于模型参数规模的增大，模型的训练过程会更加耗时。除此之外，大模型对数据集的需求也较高，如果训练数据不充足或不平衡，可能会导致模型过拟合或性能下降。星环科技提供大模型训练工具，帮助企业打造自己的专属大模型星环科技在行业内首先提出行业大模型应用创新场景，推出相应的工具，帮助企业构建自有的行业大模型，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。为了帮助企业用户基于大模型构建未来应用，星环科技推出

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...

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`:...

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...

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...

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...

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...

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。

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

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...