ai大模型与智能问答

一文读懂AI知识问答大模型：从原理到应用与未来什么是AI知识问答大模型AI知识问答大模型，是基于深度学习的一种强大语言处理模型。简单来说，它就像是一个超级智能的“知识渊博者”，能够理解人类提出的各种自然流畅、逻辑连贯的回答，就像人与人之间的交流一样自然。工作原理大揭秘输入处理与文本转化当你向AI知识问答大模型提出问题时，它首先要做的就是将你的输入转化为能够理解的形式。这通常意味着把各种形式的输入问答系统不同，AI知识问答大模型不需要事先设定好固定的问题和答案模板，而是通过对大量数据的学习，具备了处理各种开放性、复杂问题的能力。它可以理解模糊、隐喻、上下文依赖等各种复杂的语言表达，并且能够生成和语法解析。分词是将文本拆分为独立的词汇单元的过程，解析则是确定这些词汇在句子中的语法角色和关系。上下文理解与意图推断仅仅理解问题的语义结构还不够，AI大模型还需要理解问题的上下文和意图。它会利用，如语音、图像或视频，都转换为文本格式。毕竟，目前的AI大模型主要是基于文本数据进行训练的，所以将输入转化为文本是后续处理的基础。分词解析，理解语义一旦问题被转换为文本格式，AI大模型就会对其进行分词

和自然语言处理技术，通过对海量文本数据的学习和分析，能够理解人类语言的复杂语义和语境，从而实现与用户自然流畅的对话交互，并准确回答各种问题。大模型智能问答工具的应用领域极为广泛，涵盖了医疗、教育、金融大模型智能问答工具：开启智能交互新时代大模型智能问答工具的崛起在科技飞速发展的今天，基于大模型的智能问答工具如雨后春笋般涌现，迅速在各个领域崭露头角。这类工具依托于先进的人工智能技术，特别是深度学习，可用于风险评估、投资建议和客户咨询等服务，提高金融机构的效率和服务质量；在客服领域，智能问答工具能够快速响应客户的问题，解决常见的咨询和投诉，大大提升了客户体验。工作原理大揭秘（一）大模型的基石作用大模型作为智能问答工具的核心，其能力的强大源于对海量数据的深度学习。它在训练过程中使用了包含互联网网页、书籍、论文等多种来源的海量文本数据，这些数据包含了丰富的语言表达和知识信息。例如，在对大量新闻报道的学习中，模型能够理解不同事件的描述方式、常用词汇和表达方式，当用户提出相关问题时，模型可以根据已学习到的知识进行回答。（二）自然语言处理的魔法自然语言处理技术是大模型智能问答工具理解用户问题的关键

大模型AI是指使用大量数据和计算资源来训练高级人工智能（AI）模型的技术。随着数据的大量增长和计算能力的提高，AI系统的性能也在不断提高。大模型AI的目标是提高AI系统的表现，使其更加适应各种复杂的情况和任务。大模型AI通常使用深度学习框架，来构建和训练模型。这些框架提供了强大的工具和库，使研究人员能够更容易地处理大规模数据集，构建复杂的神经网络结构，并进行高效的计算。大模型AI的应用非常广泛。然而，大模型AI的培训和推理需要大量的计算资源和时间。大模型AI通常需要强大的硬件基础设施和优化的软件环境才能运行。星环科技大模型训练工具，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，星环科技推出了SophonLLMOps，帮助企业构建自己的行业大模型。具体来看，它解决了客户三个核心痛点：第一，提供一站式工具链，帮助客户从“通用大语言模型”训练/微调，得到“满足自身业务特点的领域大语言模型”；第二

大模型问答系统是基于大规模预训练语言模型构建的，能够理解用户问题，并生成准确、有用回答的智能系统。它融合了自然语言处理领域的多种先进技术，为用户提供便捷高效的知识获取途径。关键技术大规模预训练模型：通过在海量文本数据上进行无监督学习，模型能够学习到语言的语法、语义和语用等多方面知识。这些模型参数量巨大，能够捕捉到语言中复杂的模式和关系。注意力机制：让模型在处理文本时，能够聚焦于与当前问题相关的进行进一步训练，使其更好地适应特定的问答场景。比如针对医疗领域的问答，使用医学文献和病例数据对模型进行微调，可显著提升其在该领域的回答准确性。系统架构问题理解模块：对用户输入的问题进行解析，包括分词、词性标注、句法分析和语义理解等，将问题转化为模型能够理解的特征表示。知识检索模块：从庞大的知识库或语料库中检索与问题相关的信息，为生成回答提供依据。知识库可以是结构化的知识图谱、非结构化的文本集合等关键信息，忽略无关内容，从而更准确地理解问题和生成回答。例如，在分析一个包含大量背景信息的问题时，注意力机制能帮助模型快速定位到核心疑问点。微调技术：基于预训练模型，使用特定领域或任务相关的数据对模型

在数字化和智能化飞速发展的当下，智能问数、智能问答、智能研报以及大模型知识库等技术，正深刻改变着我们获取信息、分析数据和决策的方式。智能问数是一种对话式数据AI，借助知识图谱、自然语言理解等技术会给出各产业链核心公司的关注方向，为投资决策提供参考。大模型知识库是基于大模型构建的知识存储和应用体系，它整合大量知识，通过大模型的理解、生成能力，为智能问数、智能问答等提供知识支撑，使得系统能够更所需知识，通过与用户交互，提供个性化信息服务。它会将积累的无序语料信息进行有序科学整理，建立基于知识的分类模型，不仅能给出问题答案，还会推送相关知识，在提问时提供智能提示，对焦点问题自动排行，聚焦，实现智能问答、智能推荐、预警归因等功能。它能让用户通过自然语言交互，轻松查找数据、解读数据和挖掘数据，就像拥有专属的数据分析师，极大提高了数据查询及分析的效率。智能问答系统以一问一答的形式，精准定位用户热点词，模拟在线客服完成客服作用，还能实现引导式交互客服服务和客服座席协助，用户也可随时转人工客服咨询。智能研报则为投资者和专业人士提供有价值的分析报告。例如，关于智能汽车及人形机器人的智能研报，会梳理智能

AI大模型，又称为大规模AI模型、大型神经网络模型，是指参数数量庞大的人工智能模型，通常由数以亿计的参数组成。这些模型通常由深度学习算法训练而成，具有相对较高的准确性和复杂性。随着硬件计算能力的不断用户数据。这对于数据隐私和安全提出了挑战，需要合理的数据使用和保护措施。AI大模型在许多领域都有着广泛的应用。例如，在自然语言处理领域，大模型能够实现更加准确和流畅的文本生成、机器翻译和问答系统；在提升，以及训练数据集的不断扩大，AI大模型的应用和研究越来越受到关注。AI大模型具有以下几个特点：高度复杂性：AI大模型拥有大量的参数，可以对更加复杂的问题建模和学习。相比于传统的机器学习算法，大模型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

大模型AI，即大型人工智能模型，是指具有大量参数和复杂结构的人工智能模型，通常用于处理和生成自然语言、图像、音频等多种类型的数据。这些模型通过深度学习技术进行训练，能够理解和生成与人类语言相似的文本，助力金融机构提升决策能力和运营安全性。此外，大模型AI还可以应用于个性化推荐系统、智能客服系统、工业自动化、游戏开发、农业、能源、环境保护、法律、物流、建筑、安全、旅游、文化、体育、交通、社会治理，进行图像识别，甚至进行语音合成等。大模型AI是一种具有海量参数和高度复杂性的神经网络模型，能够处理和分析大规模数据，并生成高质量的内容或进行高效的决策。特点：参数规模大：大模型AI通常包含数以亿计甚至更多的参数，这使得它们能够捕捉和表示更复杂的特征和模式。结构复杂：这些模型由多个层次和组件组成，包括输入层、隐藏层和输出层等，每一层都有特定的功能和作用。数据驱动：大模型AI的性能和效果在很大程度上取决于训练数据的数量和质量。通用性强：大模型AI可以应用于多个领域和任务，表现出很强的通用性和适应性。大模型AI应用场景大模型AI在多个领域都有广泛的应用，包括但不限于：自然语言处理：大模型AI在

大模型是人工智能（AI）的一个组成部分，特别地，它是深度学习领域中的一种技术。人工智能是一个更广泛的概念，它涵盖了使计算机系统能够执行通常需要人类智能的任务的所有技术和方法。这包括但不限于机器学习应用，还涵盖了其他各种智能技术的应用，如机器人技术、游戏中的智能体控制、自动化决策系统等。星环科技无涯·问知（InfinityIntelligence），是一款基于星环大模型底座，结合个人知识库企业知识库、法律法规、财经等多种知识源的企业级垂直领域问答产品。、深度学习、专家系统、遗传算法等。大模型，专注于处理自然语言处理、计算机视觉和语音识别等复杂任务。它们通过在大规模数据集上进行训练来学习复杂的模式和特征。相比之下，人工智能的范围更广，不仅包括大模型的

AI大模型是参数数量或规模庞大的人工智能模型，通常包括深度神经网络中参数数量超过数百万的模型。AI大模型在许多领域都有广泛的应用，括自然语言处理，计算机视觉，语音识别，强化学习等。以下是AI大模型的一些应用：自然语言处理：大模型可以用于机器翻译、文本生成、问答系统等任务。计算机视觉：大模型可以用于图像识别、目标检测、图像生成等任务。语音识别：大模型可以用于语音识别、语音合成等任务。强化学习：大模型可以用于训练智能体在环境中学习优策略。医疗诊断：大模型可以用于辅助医生进行疾病诊断和预测。自动驾驶：大模型可以用于自动驾驶车辆中的感知、决策和控制。金融预测：大模型可以用于股票价格预测、风险评估和智能投资等任务。星环科技大模型训练工具，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，星环科技推出了SophonLLMOps，帮助企业构建自己的行业大模型。除此之外，星环科技在行业首先推出了两大行业大模型：服务于金融行业的星环金融大模型无涯，以及大数据分析大模型SoLar“求索”。

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知识相结合，使模型能够更好地理解和处理与本地相关的问题。在微调过程中，模型会学习本地数据中的语言模式、概念关系和业务逻辑等，从而适应特定的知识领域和应用场景。问答交互：经过训练和微调后的大模型，能够接收，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用户输入的问题，并基于其学习到的本地知识和语言理解能力，生成准确、相关的回答。用户可以通过各种终端设备，如电脑、手机等，与系统进行交互，获取所需的知识信息。特点数据隐私与安全：数据存储和处理都在本地

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...

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...

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...

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

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...