当前位置: 首页 > news >正文

星环科技推出知识库产品 AI PC时代数据交互方式变革

随着企业业务的快速发展,数据量呈爆炸式增长,有效的知识管理成为企业面临的重要问题。企业遇到的普遍问题是大量的结构化、半结构化数据存储在不同的系统中,需要用多种计算机语言进行检索。而大模型彻底改变了人们和数据的交互方式,企业知识库的建设,让数据可以用自然语言进行对话和检索,企业可以集中式地管理和利用知识资源,提高运营效率和创新能力。

基于此类诉求,星环科技推出知识库产品Transwarp Knowledge Hub(以下简称TKH),旨在为企业提供一个全面、高效、智能的数据处理和知识管理解决方案。TKH拥有从原始数据导入、多模态数据存储、知识构建(抽取、表达、对齐、融合)、知识检索召回、大模型底座、知识应用等端到端的产品,可提供多模知识构建、多模知识存储与服务、知识工程、知识权限管理与灾备、大模型应用助手等关键能力。

企业用户利用TKH平台,可以将企业内部数据、个人经验数据和公开信息数据转化为知识,让数据平台更加智能化,同时可以将AIPC端和云端资源联动,确保数据安全性。个人经验数据的知识转化和不断的模型微调让知识库建设更具个人化,真正实现个人化、专家级大模型应用。

在大模型领域,星环科技拥有一系列AI infra工具产品供用户使用,从语料获取、清洗及治理的语料开发工具TDS-LLM、知识建模与融合的图谱构建工具TKS,到提供知识多模态存储与服务的大数据基础平台TDH,配合预训练大模型无涯,可以实现内容生成、代码生成、图片及音视频理解及检索。其中,大数据基础平台TDH通过分布式向量数据库Hippo、全文搜索库Scope、图数据库StellarDB、时序数据库Timelyre、文件系统TDFS以及分析型数据库ArgoDB等组件满足各类场景下结构化数据、半结构化数据和非结构化数据的统一存储管理与服务。对于有大模型微调和训练需求的企业,星环科技也提供了大模型运营工具Sophon LLMOps,帮助用户快速实现类GPTs应用构建。此次推出TKH知识应用,完善了AI从基础设施到应用的产业链条,可以为客户提供端到端的全套AI解决方案。

全维度知识管理:打造企业智慧中枢的知识库产品

星环科技知识库产品TKH具备丰富的功能:

1.从0-1的模型预训练,帮助模型更好地适应特定的业务需求和数据环境,同时确保数据的安全性和隐私性,提高模型的性能和竞争力。

2.多模态统一架构:提供企业级多模态知识存储。TKH星环知识平台支持全量导入、增量导入和实时导入等多种数据导入方式,能够处理文本、图片、视频、音频等多种形式的数据,并通过大对象数据存储、图谱数据存储和向量数据存储等技术,确保数据的高效管理和使用。

3.快速知识自动构建:通过自动化知识构建工具,统一管理多模态数据:不论是文本、图片、音视频等文件格式,还是政策、法规、年报、新闻、分析报告等多元内容类型,都能够通过嵌入式编码器向量化后存入分布式向量数据库Hippo,实现切片及向量化处理,并通过TKS图谱工具实现知识的抽取、建模、融合,最终经由大模型的推理和复杂运算,实现用户在各类大模型应用通过自然语言与纷繁的文件内容进行对话。

4.知识应用的快速构建:星环科技自主研发的无涯大模型Infinity具备自主可控特性,确保数据安全的同时,通过0-1预训练,可为各行业量身定制自有大模型,提供强大的意图理解、语义召回、数据处理和分析能力。基于无涯大模型底座和TKH的自动化知识构建能力,使得企业能够快速构建上层知识应用,准确率达到90%以上,有效提升企业的决策效率和业务执行力。

5. 知识即服务(KaaS):TKH星环知识平台提供知识即服务(Knowledge as a Service, KaaS),将知识的抽取、表达、对齐、融合、存储、检索和应用等环节整合在一起,形成一个完整的服务体系,支持结构化、全文、图谱、向量等不同模态的数据,满足企业级的需求。

6. 基于SQL的自动编码:非专业用户在无需掌握数据库编程语言的前提下,能够通过自然语言进行自由的数据查询、分析和展示。

企业知识库建设的不二之选

TKH具备以下优势:

1.AIPC与云端算力联动:TKH的大模型应用支持AIPC版、企业版、云端版等不同版本,企业版本进行本地化私有部署,保证企业内部数据安全性,可形成员工个人与企业数据中心的云边算力联动,简单问题可以由本地模型快速处理,而复杂疑难问题则可以提交给云端大模型进行深入分析。这种弹性扩展的能力,确保了企业在面对不同挑战时,都能够获得足够的计算支持。算力从云端到AIPC端的下放,可以充分利用AIPC缓解算力不足。企业可以根据自身的算力情况,进行不同的方案选择。

2.具备丰富的行业知识模型:星环科技在大数据分析领域拥有超过10年的积累,深刻了解该行业的需求和挑战,基于深刻的行业理解能力,在诸如金融、政务、交通、制造等领域, 具备完善的知识模型。

3.基于自然语言的数据分析能力增强:提升大模型数据分析能力,在语法正确性、数据库方言、语义正确性等方面有重要突破。

TKH星环知识平台丰富的应用场景

TKH星环知识平台基于无涯大模型打造了无涯·问知、无涯·问数等知识应用,可广泛应用于金融、能源、制造、工程等多个领域,通过精准的数据分析和知识管理,满足企业不同类型的知识应用需求,从而提升企业业务效率和竞争力。

无涯·问知,一问便知

无涯·问知支持用户上传文档、表格、图片等多源数据并进行自动化知识工程,确保企业文档、个人经验文档等资料不出域,同时支持对接外部数据库或实时资讯,构建安全、智能的企业私域大模型。无涯·问知还拥有AIPC版本,可打通个人文件资料与企业知识库,形成本地和云端的知识联动推理,且可保障个人的数据安全。

无涯·问数,心中有数

无涯·问数是基于星环数据分析大模型,并结合数据分析主体、指标、标签设计、数据开发和治理,形成了从自然语言转数据查询语言,并返回数据表或数据图表的完整流程。无涯·问数显著缩短了用户进行数据分析的整体链路,提升了企业运营效率,并为决策管理层提供了一种直观、高效的了解企业及业务运营情况的方式。

无论是企业内部知识的快速检索,还是数据分析的即时响应,亦或是投研决策的智能支持,星环知识平台TKH都能提供精准、高效的服务,助力企业在激烈的市场竞争中保持领先地位。让我们共同期待,在星环知识平台TKH的助力下,企业能够不断探索和挖掘数据的深层价值,实现持续的创新和发展,引领千行百业走向更加智能和高效的数智化转型新时代。

相关文章:

星环科技推出知识库产品 AI PC时代数据交互方式变革

随着企业业务的快速发展,数据量呈爆炸式增长,有效的知识管理成为企业面临的重要问题。企业遇到的普遍问题是大量的结构化、半结构化数据存储在不同的系统中,需要用多种计算机语言进行检索。而大模型彻底改变了人们和数据的交互方式&#xff0…...

10道JVM经典面试题

1、 JVM中,new出来的对象是在哪个区? 2、 说说类加载有哪些步骤? 3、 JMM是什么? 4、 说说JVM内存结构? 5、 MinorGC和FullGC有什么区别? 6、 什么是STW? 7、 什么情况下会发生堆/栈溢出&#xff1f…...

Redisson常用的数据结构及应用场景

Redisson 提供了一系列高级数据结构,这些数据结构封装了 Redis 的原生数据类型,提供了 Java API 的便利性和分布式特性。以下是 Redisson 中一些常用的数据结构,场景还在不断完善中: RBucket:这是一个简单的键值对存储…...

【实现100个unity特效之8】使用ShaderGraph实现2d贴图中指定部分局部发光效果

最终效果 寒冰法师 火焰法师 文章目录 最终效果寒冰法师火焰法师 素材一、功能分析实现方法基本思路Unity的Bloom后处理为什么关键部位白色?最终结果 二、 新建URP项目三、合并图片四、使用PS制作黑白图片方法一 手动涂鸦方法二 魔棒工具1. 拖入图片进PS&#xff0…...

Ubuntu 24.04 LTS Noble安装Docker Desktop简单教程

Docker 为用户提供了在 Ubuntu Linux 上快速创建虚拟容器的能力。但是,那些不想使用命令行管理容器的人可以在 Ubuntu 24.04 LTS 上安装 Docker Desktop GUI,本教程将提供用于设置 Docker 图形用户界面的命令…… Docker Desktop 是一个易于使用的集成容…...

XML 和 SimpleXML 入门教程

XML 和 SimpleXML 入门教程 XML(可扩展标记语言)是一种用于存储和传输数据的标记语言。它是一种自我描述的语言,允许用户定义自己的标签来表示数据。SimpleXML 是 PHP 中的一个扩展,用于解析和操作 XML 数据。本文将介绍 XML 和 …...

leetcode--链表类题目总结

本文作为刷题时对链表类题目的总结. 常见技巧: 引入虚拟头节点 便于处理边界情况便于对链表操作快慢双指针(判环,找环的入口等)链表逆序(推荐使用 虚拟头节点 头插法 进行逆序) 链表逆序( 头插法 虚拟头节点):链表内指定区间反转_牛客题霸_牛客网 虚拟节点:合并…...

打卡第22天------回溯算法

开始学习了,希望我可以尽快成功上岸! 一、回溯理论基础 什么是回溯法?回溯法也可以叫做回溯搜索法,它是一种搜索的方式。 回溯是递归的副产品,只要有递归就会有回溯。 回溯法的效率回溯法的本质是穷举,穷举所有可能,然后找出我们想要的答案。如果想让回溯法高效一些,可…...

Ubuntu对比两个文件内容有什么区别?

在Ubuntu(或任何基于Linux的系统)中,你可以使用多种命令行工具来比较两个文件的内容差异。以下是一些常用的方法: 1. **diff 命令**: diff 是Linux中用于比较两个文件差异的标准工具。它逐行比较文件,并显示…...

python:本机摄像头目标检测实时推理(使用YOLOv8n模型)

本文将介绍如何使用本机摄像头进行目标检测实时推理的python代码。 文章目录 一、下载YOLO权重文件二、环境配置三、完整代码 一、下载YOLO权重文件 https://github.com/ultralytics/ultralytics?tabreadme-ov-file 拉到网页最下面,选择适合的模型,下…...

Spark实时(四):Strctured Streaming简单应用

文章目录 Strctured Streaming简单应用 一、Output Modes输出模式 二、Streaming Table API 三、​​​​​​​​​​​​​​Triggers 1、​​​​​​​unspecified(默认模式) 2、​​​​​​​​​​​​​​Fixed interval micro-batches&am…...

SpringBoot上传超大文件导致OOM,完美问题解决办法

问题描述 报错: Caused by: java.lang.OutOfMemoryError at java.io.ByteArrayOutputStream.hugeCapacity(ByteArrayOutputStream.java:123) ~[?:1.8.0_381] at java.io.ByteArrayOutputStream.grow(ByteArrayOutputStream.java:117) ~[?:1.8.0_381] at java.…...

PyTorch 的各个核心模块和它们的功能

1. torch 核心功能 张量操作:PyTorch 的张量是一个多维数组,类似于 NumPy 的 ndarray,但支持 GPU 加速。数学运算:提供了各种数学运算,包括线性代数操作、随机数生成等。自动微分:torch.autograd 模块用于…...

Java开发之LinkedList源码分析

#来自ゾフィー(佐菲) 1 简介 LinkedList 的底层数据结构是双向链表。可以当作链表、栈、队列、双端队列来使用。有以下特点: 在插入或删除数据时,性能好;允许有 null 值;查询效率不高;线程不安…...

外卖霸王餐系统架构怎么选?

在当今日益繁荣的外卖市场中,外卖霸王餐作为一种独特的营销策略,受到了众多商家的青睐。然而,要想成功实施外卖霸王餐活动,一个安全、稳定且高效的架构选择至关重要。本文将深入探讨外卖霸王餐架构的选择,以期为商家提…...

AV1技术学习:Transform Coding

对预测残差进行变换编码,去除潜在的空间相关性。VP9 采用统一的变换块大小设计,编码块中的所有的块共享相同的变换大小。VP9 支持 4 4、8 8、16 16、32 32 四种正方形变换大小。根据预测模式选择由一维离散余弦变换 (DCT) 和非对称离散正弦变换 (ADS…...

Git操作指令

Git操作指令 一、安装git 1、设置配置信息: # global全局配置 git config --global user.name "Your username" git config --global user.email "Your email"2、查看git版本号 git -v # or git --version3、查看配置信息: git…...

CSS 创建:从入门到精通

CSS 创建:从入门到精通 CSS(层叠样式表)是网页设计中不可或缺的一部分,它用于控制网页的布局和样式。本文将详细介绍CSS的创建过程,包括基本概念、语法结构、选择器、样式属性以及如何将CSS应用到HTML中。无论您是初学者还是有经验的开发者,本文都将为您提供宝贵的信息。…...

Windows 11 系统对磁盘进行分区保姆级教程

Windows 11磁盘分区 磁盘分区是将硬盘驱动器划分为多个逻辑部分的过程,每个逻辑部分都可以独立使用和管理。在Windows 11操作系统中进行磁盘分区主要有以下几个作用和意义: 组织和管理数据:分区可以帮助用户更好地组织他们的数据&#xff0c…...

探索WebKit的CSS盒模型:深入理解Web布局的基石

探索WebKit的CSS盒模型:深入理解Web布局的基石 在Web开发的世界中,CSS盒模型(Box Model)是构建网页布局的核心原理。WebKit,作为Safari浏览器的渲染引擎,对CSS盒模型有着深入而精确的支持。本文将带你深入…...

Docker 离线安装指南

参考文章 1、确认操作系统类型及内核版本 Docker依赖于Linux内核的一些特性,不同版本的Docker对内核版本有不同要求。例如,Docker 17.06及之后的版本通常需要Linux内核3.10及以上版本,Docker17.09及更高版本对应Linux内核4.9.x及更高版本。…...

大型活动交通拥堵治理的视觉算法应用

大型活动下智慧交通的视觉分析应用 一、背景与挑战 大型活动(如演唱会、马拉松赛事、高考中考等)期间,城市交通面临瞬时人流车流激增、传统摄像头模糊、交通拥堵识别滞后等问题。以演唱会为例,暖城商圈曾因观众集中离场导致周边…...

【解密LSTM、GRU如何解决传统RNN梯度消失问题】

解密LSTM与GRU:如何让RNN变得更聪明? 在深度学习的世界里,循环神经网络(RNN)以其卓越的序列数据处理能力广泛应用于自然语言处理、时间序列预测等领域。然而,传统RNN存在的一个严重问题——梯度消失&#…...

Java - Mysql数据类型对应

Mysql数据类型java数据类型备注整型INT/INTEGERint / java.lang.Integer–BIGINTlong/java.lang.Long–––浮点型FLOATfloat/java.lang.FloatDOUBLEdouble/java.lang.Double–DECIMAL/NUMERICjava.math.BigDecimal字符串型CHARjava.lang.String固定长度字符串VARCHARjava.lang…...

屋顶变身“发电站” ,中天合创屋面分布式光伏发电项目顺利并网!

5月28日,中天合创屋面分布式光伏发电项目顺利并网发电,该项目位于内蒙古自治区鄂尔多斯市乌审旗,项目利用中天合创聚乙烯、聚丙烯仓库屋面作为场地建设光伏电站,总装机容量为9.96MWp。 项目投运后,每年可节约标煤3670…...

什么是EULA和DPA

文章目录 EULA(End User License Agreement)DPA(Data Protection Agreement)一、定义与背景二、核心内容三、法律效力与责任四、实际应用与意义 EULA(End User License Agreement) 定义: EULA即…...

Spring AI 入门:Java 开发者的生成式 AI 实践之路

一、Spring AI 简介 在人工智能技术快速迭代的今天,Spring AI 作为 Spring 生态系统的新生力量,正在成为 Java 开发者拥抱生成式 AI 的最佳选择。该框架通过模块化设计实现了与主流 AI 服务(如 OpenAI、Anthropic)的无缝对接&…...

前端开发面试题总结-JavaScript篇(一)

文章目录 JavaScript高频问答一、作用域与闭包1.什么是闭包(Closure)?闭包有什么应用场景和潜在问题?2.解释 JavaScript 的作用域链(Scope Chain) 二、原型与继承3.原型链是什么?如何实现继承&a…...

全志A40i android7.1 调试信息打印串口由uart0改为uart3

一,概述 1. 目的 将调试信息打印串口由uart0改为uart3。 2. 版本信息 Uboot版本:2014.07; Kernel版本:Linux-3.10; 二,Uboot 1. sys_config.fex改动 使能uart3(TX:PH00 RX:PH01),并让boo…...

2025年渗透测试面试题总结-腾讯[实习]科恩实验室-安全工程师(题目+回答)

安全领域各种资源,学习文档,以及工具分享、前沿信息分享、POC、EXP分享。不定期分享各种好玩的项目及好用的工具,欢迎关注。 目录 腾讯[实习]科恩实验室-安全工程师 一、网络与协议 1. TCP三次握手 2. SYN扫描原理 3. HTTPS证书机制 二…...