如今，AIGC的旋风让信息产业来到新旧范式交替时代，毫无疑问，AI大模型等技术已经深刻地影响到所有行业的发展，“所有行业都值得用大模型重新做一遍！“。几乎每个企业的负责人都在思考，如何便捷地搭上AI的快车，重构企业核心产品，重塑用户与企业产品和服务的交互方式，获得企业的新增长点。
然而，企业在实际调研中发现，通用大模型训练难度大、投资大、运营成本高、对于特定领域的适用性不佳，无法在特定范围内获取精准答案，他们需要基于自身业务及相关数据库、资源池，借助大模型的语义理解能力，高效处理企业所需的数据，提供专家级的策略建议。
近日，在“向星力·未来数据技术峰会（FDTC）”上，星环科技行业大模型战略布局全面亮相，为行业用户提供全栈的软件工具，包括大模型开发工具Sophon LLMOps，业界首创的金融大模型“星环无涯”、大数据分析大模型SoLar“求索”等行业大模型。
星环科技创始人、CEO孙元浩表示，未来数据处理将走向智能化、多模态和平民化，其中领域大模型让数据处理的自动化程度更高、结果更能为我所用；数据处理将从单一模态向多模态进化，企业数据分析来到新的次元；数据处理平民化，让普通人不再需要掌握复杂工具，就可以快速处理数据。每个人都可以拥有一个“虚拟业务助手”。
来源：向星力·未来数据技术峰会
推出LLMOps工具链，让每个企业打造专属的大模型
ChatGPT主导的对话式AI开始渗透到各行各业，使人和信息结合比以往任何时候都更紧密。超大模型虽好，但是训练、维护的技术要求高、难度大、费用高，同时通用大模型对于特定领域的适用性不佳，结合到企业的应用仍然有巨大差距。
孙元浩表示，“大模型目前只相当于一个本科生的水平或者本科低年级的水平，可能只能作为一个实习生，但是不具备专业能力。我们预测，未来在每一个领域，在金融、政府、能源、交通，这些领域，未来都需要诞生很多领域或者行业大模型，它们具有专家的能力，能够在上面构造复杂的应用。”
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Sophon LLMOps，实现领域大模型的训练、上架和迭代，让每个企业都能打造自己的专属大模型。不仅解决了企业在行业特定领域的需求，而且能够满足国内受监管的企业，如金融机构、央企、国企，不能将数据外传，本地化部署大模型的需求。
孙元浩介绍说，首先它提供了模型仓库，让用户能够选择基础大模型，也可选择一些行业大模型。在大模型的基础上，Sophon LLMOps还提供二次训练的工具，让用户能够给它增加行业知识。
第二是样本仓库的能力，可以辅助用户生成提示词（prompt）和排练提示词，同时，加上人的反馈给它做强化学习，Sophon LLMOps也提供分布式的训练框架，能够在多台机器，在每台机器多张卡的基础上进行大模型分布式训练。
来源：向星力·未来数据技术峰会（FDTC）
“通过提供完整的大模型工具链，再与星环的大数据平台结合起来，能够让每家企业或者每个行业都能打造自己的专属大模型。”孙元浩如是说。
大模型与向量和图数据库深度融合，让人人拥有个性化AI助理
大模型与星环本身具有强大优势的大数据平台结合起来，则更具有想象空间。星环科技是A股首家大数据基础软件上市公司，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件及服务。星环科技几乎覆盖所有数据库领域，2017年和2020年其被IDC评为中国大数据市场领导者，2022年，星环科技还被Gartner评为图数据库管理的全球代表厂商。
而此次与大模型的深度融合，恰好可以利用向量数据库和图数据库的特殊能力。孙元浩在峰会上介绍说，如今人们使用大模型有三个痛点，一是训练时间比较长，二是需要高算力，三是大模型有时会产生幻觉，就是答非所问。
向量数据库的作用可以把大量行业、个性化知识语料预先上传到向量数据库中，先进行语义搜索，找到相关信息，拼接成提示词，再发给大模型，还可以提供毫秒级算力，提供了一个类似人脑海马体的记忆存储能力，如此可以高效精准地为用户提供更需要的答案。
除此之外，孙元浩在回答记者提问时说道，此前大模型无法处理实时数据的问题，现在可以通过向量数据库实时搜索的方式提供最新结果，经过向量化后，提供给大模型，大模型与以前训练的知识库结合起来再去做归纳、总结、推理。
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据了解，大模型爆发以来，向量数据库同时也受到投资者的关注，近日至少有四家向量数据库的初创公司Pinecone、Weaviate、Qdrant、Chroma先后获得了融资。
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在此次的向星力·未来数据技术峰会（FDTC）上，星环科技重磅发布了自研的向量数据库Transwarp Hippo，作为一款企业级云原生分布式向量数据库，星环科技Hippo支持存储、索引以及管理海量的向量式数据集，能够高效地解决向量相似度检索、高密度向量聚类等问题。
与开源的向量数据库不同，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，能很好地满足企业针对海量向量数据的高实时性查询、检索、召回等场景。
星环科技此次另一个重要发布是，推出面向图智能、业务分析的多模型企业级分布式图数据库StellarDB 5.0，新的功能实现了多版本的动态图，并全面与深度学习、大模型的需求对接。
我们知道，知识图谱是图数据库的重要应用场景，而图数据库与大模型可视化端到端构建工具一起，能够提供知识抽取融合、知识建模、知识图谱生成存储、基于大模型的知识问答等闭环功能。客户以知识图谱作为大语言模型提示即可发起模型微调，以较低代价就可获得行业的专属大语言模型问答应用。
孙元浩表示，“在StellarDB 5.0，我们自研构建了图嵌入的方法，输入给深度学习框架完成深度学习，具备推理能力后，可以预测多个点之间未来会不会存在边，经过图上的深度学习后，它比传统的图算法提升8倍的效能，准确率提升23%。”
孙元浩现场演示了知识图谱的构建工具结合向量数据库、图数据库和大模型，所产生的效果。当问及中粮集团今年玉米收储价是多少，普通大模型不知道，再提问“新希望生产猪饲料的主要合作上下游企业有哪些？”仍然告知缺少行业知识，而当补充了农业知识图谱后，它可以告诉你最新的收储价是3元，以及价格的影响。另外，它也能够回答猪饲料的主要供应商是正大集团。
孙元浩表示，通过这样一个工具，我们解决了大模型的三大问题，第一是把实时的知识、变化的知识能够放到大模型当中，能够让它回答。第二，它能够校正结果的准确性，可以极大地提升精度，即使不经过微调，我们也可以利用工具去构建这样的知识图谱，能够来增强大模型的能力。
我们看到，融入了知识图谱、向量数据库、模型仓库和图数据库构成的知识语义层，与模型运行层、大语言模型、提示工程层、应用前端集成层协同，能够切实帮助用户创建大模型应用，可以说，在大模型时代让每个人真正拥有了自己的个性化AI助理。
打造“金融量化”和“数据分析”两个行业“样板房”
在上述自研基础上，凭借星环科技对金融量化和数据分析两个重要场景长达十年的深耕，此次峰会上，星环科技还推出上述两个行业专属大模型，率先在垂直领域获得突破。
针对量化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，推出了金融行业量化投研大模型无涯Infinity。
据了解，星环无涯金融大模型积累了上百万金融专业领域的语料，其中涵盖了研报、公告，政策，新闻等高质量的自然语言文本来作为基础大模型的二次预训练语料，设计了上百个事件，同时标注了20多万个时间样本进行训练，同时植入上百个因子，打造政策、舆情、ESG、风险、量价、产业链等六大类因子库，使得无涯具备对包括基本面、技术面、消息面在内的金融领域准确的理解能力。
来源：向星力·未来数据技术峰会（FDTC）
值得注意的是，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量化投研新范式。
同样地，基于在SQL编辑器的多年积累，结合大语言模型，星环科技推出了大数据分析大模型SoLar“求索”。
SoLar “求索”可以使用自然语言描述涉及多种数据模型的复杂业务需求，借助星环大数据平台特有的多模型技术，对于不同模态，如图、文本、结构化等数据进行关联分析和展示。业务人员可以通过自然语言，自助生成可成功执行的SQL或Cypher，从而快速获取查询的结果，能够快速降低用户的使用门槛。
孙元浩介绍道，比如业务人员有一个精准营销的需求，“找到12个月内注册的新用户，在过去新用户有三个朋友以上买过新基金”，过去要通过数据工程师来帮助实现，借助求索大模型，业务人员直接通过自然语言告诉“AI助理”，在特定数据库进行查询，便能直接生成所需结果。
同时，为了保障生产可用和避免大语言模型的“幻觉”问题，星环科技Solar求索还为客户提供了交互式数据分析的方式，方便客户利用数据表与表之间的ER图（实体-联系图），指定想使用的数据库/表，提供数据分析代码的一步步解释，从而生成可被追溯、可被理解、同时更准确的分析能力。
来源：向星力·未来数据技术峰会（FDTC）
据了解，星环科技今年在不同产品的创新，进一步落地其“数据平民化”的需求，让普通人不再需要掌握复杂工具，就可以快速处理数据。除大模型相关产品以外，此次发布会还有一系列数据平台产品的升级，对于整个公司而言，产品竞争力进一步提升。
根据此前公布的星环科技2023年第一季度财报显示，该公司实现总营收4297万元，同比增长76.4%，其在分布式数据库国产化替代等方面，已经具备了核心增长优势。不仅如此，该公司长期重视创新技术的研发，据财报显示，星环科技在2023年第一季度研发费用投入同比增长27.6%。
我们看到，星环科技最近投入自研的核心目标之一，就是进一步让大模型这一划时代的技术有效落地，落实到企业中，结合星环科技数据的全栈能力，加以专属数据库、专属大模型，进一步实现行业所倡导的“数据处理平民化，让人人成为数据科学家”这一愿景。
“现在大模型技术给我们带来了一个期望，我们可以在大模型的基础上提供人机交互接口，既可以把大模型嵌入到现有应用当中，作为大脑和智能中枢来提供智能化决策，也可以利用大模型来构建原生的AI应用，”孙元浩表示，“借助新一代的大数据和大模型工具，我们可以推断未来所有人，包括科技人员、业务人员，都可以成为数据科学家，都可以进行更高效的分析。”
文：陆易斯 / 数据猿
