比较好用的大模型

大数据平台TDH基于其领先的多模型技术架构，10种异构存储引擎支持11种数据模型，被广泛应用在离线数据批处理、高并发的在线数据服务、数据集市、数据仓库、数据湖、实时数据处理等各类大数据业务场景。通过数字化转型。星环科技正式推出TDH9.0，基于多模型统一架构对多模型处理能力进一步加强，新增文档存储引擎的同时实现了各模型引擎性能的数倍提升，统一大数据存储底座提升5倍数据碎片承载能力，强化了存储规模星环科技的不断自主研发，TDH成为一款国产化自主可控的大数据基础平台，可以替代Oracle、IBMDB2、Teradata等传统主流数据库在分析型场景中的应用及替代ElasticSearch在分布式与可靠性，同时新增平台智能运维模块，完善的智能运维体系帮助用户更轻松地运维大数据平台。此外，基于容器安全网络提升了数据访问的安全性，结合自身基础安全组件以及大数据开发工具，为用户数据全生命周期提供安全防护。TDH9.0从整体上进一步提升了平台综合性能、可靠性、易用性以及安全性，为企业数字化转型构建了统一、高性能、高可靠的新型数字底座。多模型统一架构易开发、易运维、高性能TDH9.0核心依然是统一

政务大模型是指一种专门应用于政务领域的综合大模型，以人工智能技术为核心，结合大数据处理、机器学习、自然语言处理等多种技术手段，对来源于政务系统内部的海量、复杂数据进行分析和挖掘，以提供针对性的智能决策支持和解决方案。以下是对政务大模型的详细解析：政务大模型通过海量数据训练，具备了类似人类的归纳和思考能力。这些模型在计算机视觉、自然语言处理等复杂任务中展现出色性能，为政府管理、社会治理、公共服务等多个领域带来了革命性变革。政务大模型的应用能够提升政府机构的信息服务效率和服务质量，缩短政策落地时间和决策周期，让业务办理更加智能化。政务大模型的选择建议在选择政务大模型时，应考虑以下因素：业务需求匹配：确定大模型需要支持的具体业务场景和功能，选择与这些需求最匹配的模型。性能和准确性：评估模型的性能指标，如准确性、响应时间、处理能力等，确保模型能够提供高质量的服务。数据兼容性：考虑模型是否能够处理和兼容现有的数据格式和数据源。成本效益分析：评估模型的总体拥有成本（包括采购、部署、维护和运营成本），并与预期效益进行比较。技术支持和服务质量：考虑提供商的技术支持能力、服务质量和客户服务记录。合规性

制度创新，以及推动对外贸易发展，相信今年对外贸易仍将有比较好的进展。就上海而言，多年来一直作为对外开放的桥头堡，在货运、金融、科技等各领域都位居前列，在对外贸易方面，也是全国标杆，相信会继续保持对外贸易的吸引力，实现更好的发展。、硬件等数字产品，都得到比较大的重视。同时在今年疫情期间，数字产品领域的新基础设施建设等越发受到重视，这对经济的复苏、社会治理及疫情防控都发挥了非常大的作用，所以做基础软件设施的公司在其中也能发挥较大的9月5日，在2020年中国国际服务贸易交易会举办的上海主题日活动中，星环科技创始人及CEO孙元浩在接受北京商报记者采访时谈到，此次数字产品的贸易成为支持服贸会的一大重点。近几年，从芯片到技术软件作用。由于受重视程度不断提升，相关市场规模也可能进一步扩大。据悉，星环科技作为全球涵盖大数据+人工智能+容器云商业化应用服务为一体的企业，已经在存储引擎层、计算引擎层、编译器层实现了统一重构，打破了国外企业在大数据基础软件领域的垄断地位，国产自主可控大数据产品帮助国内企业提升业务价值和数据价值。谈到今年对外贸易的发展前景，孙元浩表示，今年在对外贸易方面还是会面临一定压力，但是相关部门目前也在不断加快

随着深度学习和自然语处理等技术的发展，越来越多的大模型被应用于各种智能化应用领域。这些模型需要处理海量的量数据，并进行高效的相似度搜索和比较。在这种情况下，传统的关系型数据库已经无法满足需求，向量数据库应运而生。向量数据库使用特殊的索引结构和相似度匹配算法，能快速高效地检索和比较大规模的向量数据。通过使用向量数据库，我们能够有效地提高相似度查询的速度和准确度，从而大大提升人工智能应用的性能和体验。同时，随着向量数据库的不断发展和创新，它还可以支持分布式计算、云部署、高可用性和数据全等特性，满足各种场景的应用需求。星环分布式向量数据库-TranswarpHippo星环分布式向量数据库Hippo作为一款企业级云原生分布式向量数据库，基于分布式特性，可以对文档、图片、音视频等多源、海量数据转化后的多维向量进行统一存储和管理。通过多进程架构与GPU加速技术，充分发挥并行检索能力，实现毫秒级高性能数据检索，结合相似度检索等技术，帮助用户快速挖掘数据价值。与开源的向量数据库不同，星环分布式向量数据库Hippo具备高可用、高性能、易拓展等特点，支持多种向量搜索索引，支持数据分区分片、数据持久化、增量数据摄取、向量标量字段过滤混合查询等功能，很好地满足了企业针对海量向量数据的高实时性检索等场景。

。再往上对数据进行深度探索或预测性分析的时候，就发现一些挑战。这些挑战有三块：一是没有比较好的工具从大量的数据中抽取特征，包括结构化数据和非结构化数据，怎么应用算法？比如从非结构化数据中找出指标来进行Hadoop商业版本的本土公司。星环擅长的领域是Hadoop上一个比较完善的高效计算引擎，可为用户提供数据库服务，建立一个大的数据仓库，实现数据挖掘，也提供实时的数据处理相关的产品。星环科技创始人兼首席大数据越来越得到大家的认识和接受，很多客户和合作伙伴积累了大量的数据，如何发挥大数据的价值是比较大的挑战。目前创新的应用可能还不是很多，无论国内还是国外，用户都在经历三个阶段。第一个阶段，首先把数据，需要在其上进行很多的开发工作。三是缺乏一个易用的工具，大数据分析部门团队通常需要三类人。第一类人是需要对Hadoop比较了解，能够对数据进行加工、能够进行抽取编程；第二类人是熟悉各类算法的人，能够对原生函数或者是它的调用接口、简单的扩展，提供底下完整的实现，对全量数据进行分析。如果光靠这55个算法不足以做非常复杂的风险模型，还需实现原生的R几千个算法包在大平台上的直接使用。提供的框架可以让用户在

：小模型的结构较简单，可以处理相对简单的任务，而大模型的结构比较复杂，可以用于大规模和复杂的数据集和任务。训练和推理时间：小模型的训练和推理时间通常较短，因为小模型的参数量少、层数浅，可以更快地完成小模型和大模型的主要区别在于其规模、复杂度和性能方面。规模：模型的参数数量和大小通常比大模型要少，其层数也较浅。大模型通常需要更多的参数，更深的层数，具有更高的复杂度，以获得更好的精度和效果。复杂度计算。相反，大模型需要更多的计算资源和时间来训练和推理。精度和效果：大模型通常可以获得更高的精度和效果，因为它们具有更多的参数和自由度，够更准确地拟合数据。但是，小模型也可以获得很好的精度和效果，尤其在数据资源受限的情况下。可扩展性：小模型通常更易于扩展和部署，因为它们需要的计算资源和存储空间少，可以在资源有限的环境中运行。相反，大模型需要更多的计算资源和存储空间，部署时需要更多的硬件和上下文环境。小模型和大模型都有对应的应用场景。小模型适用于资源受限、对计算速度要求苛刻或用于简单的任务。大模型适用于处理大规模和复杂的任务，需要更高的精度和效果。在实际应用中，根据具体的需求和资源限制选择合适的模型。

大模型通常指使用大规模数据和强大的计算能力训练出来的具有大量参数的模型，是“大数据+大算力+强算法”结合的产物，参数量可达数十亿甚至数千亿。小模型参数量相对较少的深度神经网络模型，计算需求低，体积小，训练和推理速度快。特点大模型：强大的性能和泛化能力：能够更精确地拟合复杂的数据分布，在自然语言处理、图像识别、语音识别等复杂任务上展现出更出色的性能和准确度，可适应一系列不同类型的任务。高预测能力：能在大数据集上捕捉更多细节和模式，从而提供更准确的预测和决策支持。训练和推理成本高：由于参数量巨大，训练时间长，需要大量的时间和计算资源投入，对硬件要求高，部署和维护成本也较高，包括计算资源、存储空间以及专业人员的维护费用等。小模型：轻量化和高效性：参数量少，计算需求低，训练和推理速度快，可在资源有限的设备和环境中使用，如移动设备、嵌入式系统等，适合对实时性要求高的应用，能够快速响应。低成本：训练和推理成本低，对资源有限或预算紧张的用户更具吸引力，易于部署和维护。可解释性相对较好：结构相对简单，更容易理解和解释其决策过程和结果。

行微调，以适应具体的任务需求。这种方法能够有效提升模型的泛化能力和任务适应性，使其在不同的任务中都能取得较好的效果。基于自注意力机制大模型一般采用自注意力机制，能够在处理输入数据时动态关注不同部分的关系大模型，通常指的是参数数量庞大的人工智能模型，特别是在深度学习和自然语言处理领域。这些模型因为其庞大的参数量和复杂的结构，具有一些独特的特点：庞大的参数规模大模型通常包含数亿到数千亿个参数。如此庞大的参数量使得模型能够学习到更为复杂的特征和模式，从而在各种任务中表现出色，可容纳更多信息，更精确地拟合复杂的数据分布，提高模型的准确性和泛化能力。强大的计算资源需求由于参数量巨大，大模型的训练和推理需要大量的计算资源支持，并且需要耗费大量的时间和能源。出色的上下文理解能力在处理自然语言时，大模型能够更好地理解上下文信息，在生成连贯的文本、回答问题和进行对话时表现得更加自然和准确。它可以根据前文的语义和逻辑，生成符合语境的后续内容，使生成的文本更具可读性和合理性。采用预训练与微调策略大模型通常先在大规模无监督数据集上进行预训练，学习语言的一般特征和模式，然后在特定任务的小规模有监督数据集上进

澎湃新闻记者介绍，“现在我们在某些细分市场上做的比较好，如金融、交通，政府业务的公安、工商、税务、审计等。”他举例说：“已经使用大数据的银行当中大概70%左右都使用了星环科技的产品。”星环科技的元浩说：“上海的政府效率比较高，整个城市的服务意识比较好，人才也比较丰富，对企业来讲各个方面管理都很规范。”对于创业企业而言，孙元浩希望，“可以加大一些税收优惠力度，另外上海的住房成本非常高，有没有可能提供更多的人才公寓。”(文章转载自澎湃新闻)执行方式。五是构建亲清新型政商关系。六是保护企业家人身和财产安全。孙元浩表示，“这6大重要举措，非常准确地找到了民营经济发展期间遇到的困难，非常对症。尤其是前三点，对中国打造创新驱动国家非常重要。这信息科技（上海）有限公司成立于2013年，是大数据与人工智能基础平台供应商，专注于提供企业级容器云计算、大数据和人工智能核心平台的研发和服务，拥有ArgoDB分布式数据库、Slipstream实时流十分看好中国大数据技术的发展前景，原因有三：第一，大数据技术是新技术，中国在起步时间上并不落后，国际巨头发展成熟的是传统关系型数据库，所以没有太大优势；第二，中国的人才储备和创新速度世界领先，在大

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。

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...

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`:...

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...

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...

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...