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星环科技知识平台TKH:引领企业构建高效AI基础设施,加速数智化转型新纪元

星环科技知识平台TKH:引领企业构建高效AI基础设施,加速数智化转型新纪元
2024年06月04日 16:15

  5月30-31日,2024向星力·未来数据技术峰会期间,星环科技正式发布其最新人工智能基础设施产品——Transwarp Knowledge Hub星环知识平台(以下简称TKH)。该平台旨在为企业打通从人工智能基础设施建设到大数据、人工智能等研发应用的完整链条,加速人工智能对产业赋能进程。

  TKH是一款集成了从语料到模型再到应用的完整AI Infra工具集的产品,覆盖了语料开发和管理、大模型训练与持续提升、多模态知识工程、多模知识存储与服务、原生AI应用构建编排和应用服务等重要阶段。它不仅提供了提示词工程、检索增强、智能体构建等大模型应用快速构建和提升的技术,还支持异构算力、语料、知识、大模型应用的统一管理,为数据和语料资产的集约化提供了一站式平台。

  星环科技创始人孙元浩表示:“TKH的推出,标志着我们在AI基础设施领域迈出了重要的一步。它不仅能够帮助企业高效地构建和管理自己的知识库,还能通过智能化的方式,提升企业的数据处理能力和业务决策效率。”

  企业知识库建设的最佳助手

  星环知识平台TKH可协助企业进行全维度知识管理,打造企业智慧中枢的知识库产品。

  星环语料开发工具:覆盖了语料获取、清洗、加工、治理、应用和管理的全生命周期。其具有多种灵活的采集和构建方式,能分布式的高效处理海量语料。

  星环图谱构建工具:全流程、端到端的知识图谱构建工具集,帮助客户高效构建领域知识体系,并提供智能应用的场景定制化和一站式解决方案。

  星环无涯大模型:基于自研预训练模型,微调三款垂类大模型,满足多样的使用场景。无涯可提供私有化部署(AIPC 版、企业版)、公有云服务等灵活的部署方式,在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,无涯已第二批通过国家网信办大模型安全评估备案。

  星环大模型运营平台:面向企业级用户的大模型全生命周期运营管理平台。旨在帮助企业快速、高效、闭环地将大模型落地至业务场景中。

  知识存储与服务:基于Transwarp Data Hub for LLM,支持多模型统一技术架构,支持关系型数据、向量数据、全文检索、图数据、时序数据等的统一存储管理,满足各类场景下多模态数据的统一存储管理与服务,大幅简化知识库的知识存储与服务层架构,降低开发与运维成本。

  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。

  星环无涯·问知Infinity Intelligence是一款基于星环自研预训练模型无涯Infinity和向量数据库Hippo、图数据库StellarDB构建的企业级垂直领域问答知识库应用。无涯·问知支持不限长度的音视频图文等多模态数据快速入库,且支持自动化文档切片及向量化处理,配合自研的RAG框架,可实现知识的精准召回。无涯·问知具备了泛行业的知识获取能力、专业的内容理解能力及数据分析能力,可用于市场研究分析、企业供应链分析、法律风险预警、设备故障诊断等丰富的业务场景中。

  问知支持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。

  星环无涯·问数是一款基于星环数据分析大模型的智能业务分析洞察平台,能够帮助业务人员和决策者探索数据,获取准确的数据结果及生动的图表看板,缩短数据分析链路,降低数据分析门槛。星环无涯·问数拥有自然语言提问的全场景数据探索、仪表盘快速生成、指标标签预定义等核心功能,具备业务理解一致、指标定义明晰、数据结果统一、查询结果可解释、分析探索灵活、分析场景可见等特性。

  从语料到模型再到应用的完整的 AI Infra 工具集

  星环知识平台Transwarp Knowledge Hub集成了先进的语料开发与管理、大模型训练与优化、多模态知识工程、知识存储与检索、原生AI应用开发等全栈能力,为用户打通从数据到模型再到应用的完整AI开发链条,助力实现人工智能技术与行业知识的深度融合,加速人工智能在各行各业的规模化应用,具体特性为:

  1、TKH拥有业界领先的知识工程、存储和检索能力。其知识工程技术可自动从海量多模态数据中提取实体、关系、事件等知识要素,并利用分布式向量库、图数据库、大对象存储等,实现了语义丰富知识表示和存储,是使用大模型的核心技术之一。

  2、TKH创新性地应用知识表示学习、跨模态知识检索等技术,使得用户可以用自然语言便捷地查询和探索领域知识,并支持多粒度、多维度的语义检索和智能问答。

  3、TKH强大的知识管理能力,为企业构建高价值的行业知识资产,挖掘数据和语料中的专业洞见,开发专业和高精度要求的行业应用奠定了坚实基础。

  4、TKH还提供了强大的语料知识、算力、模型和应用管理功能。用户可以在统一平台上管理多源异构的语料与知识,实现语料资产的集约化利用;TKH支持算力资源的弹性调度和按需分配,保证模型训练和推理的高效运行;支持模型和应用的持续开发、运营和提升能力。

  5、TKH提供了从零预训练的基础大模型,并针对对内容生成、数据分析图片及音视频理解及检索等多样的使用场景,提供了包括问答、数据分析(代码生成)和多模态三个微调大模型。该大模型于第二批通过国家网信办大模型安全评估备案,提供私有化部署(AIPC版、企业版)、公有云服务等多种灵活部署方式,并在数据分析能力的语义正确性、语法正确性、方言支持程度有极大增强。

  6、TKH还具备企业级安全和治理能力,提供细粒度的权限管控、数据脱敏、模型加密、安全围栏等数据安全保障,以及AI模型全生命周期管理,确保AI系统在生产环境中稳定、可信、合规地运行。

  TKH的应用场景广泛,包括但不限于企业级AI知识库、金融市场研究、智慧监管助手、政府智慧中台建设等。它能够助力企业构筑知识壁垒,实现“人工智能+”业务的落地和创新。

  有了 TKH 的加持,企业拥有的多种来源的多模语料能够准确、高效地转换为高质量的专业领域知识,并且源源不断地支撑专业知识库问答、业财数据分析、智能投研、设备预测性维护等丰富的使用场景和应用,让企业构筑知识壁垒,实现“人工智能+”业务的落地和创新。

  (来源:News快报)

责任编辑:何奎良

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