環(huán)球熱推薦：星環(huán)科技布局行業(yè)大模型，開啟智能人機(jī)交互新時(shí)代

；基于圖數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)能力，提供高速數(shù)據(jù)寫會(huì)能力；針對(duì)不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景支持多種深度圖嵌入算法模型，相比于傳統(tǒng)圖算法，能夠從圖中挖掘?qū)W習(xí)更多的特征知識(shí)，預(yù)測(cè)更精準(zhǔn)。

利用向量數(shù)據(jù)庫(kù)和圖數(shù)據(jù)庫(kù)，可以構(gòu)建特定領(lǐng)域的大模型應(yīng)用

。在大模型應(yīng)用開發(fā)軟件棧中，知識(shí)圖譜、向量數(shù)據(jù)庫(kù)、模型倉(cāng)庫(kù)和圖數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)成的知識(shí)語義層，與模型運(yùn)行層、大語言模型、提示工程層、應(yīng)用前端集成層協(xié)同，幫助用戶創(chuàng)建大模型應(yīng)用，讓每個(gè)人都擁有自己的個(gè)性化AI助理。

其中，向量數(shù)據(jù)庫(kù)可用于應(yīng)用的文本檢索

，讓查詢更滿足人性化的需求；可以實(shí)現(xiàn)語音、圖像、視頻檢索，覆蓋如人臉識(shí)別、語音識(shí)別、視頻指紋等各類AI場(chǎng)景；實(shí)現(xiàn)個(gè)性化推薦，做到千人千面的個(gè)性化推薦效果。

而圖數(shù)據(jù)庫(kù)和知識(shí)圖譜聯(lián)合

，與大模型可視化端到端構(gòu)建工具一起，提供了知識(shí)抽取融合、知識(shí)建模、知識(shí)圖譜生成存儲(chǔ)、基于大模型的知識(shí)問答等閉環(huán)功能?div id="m50uktp" class="box-center"> ？蛻粢灾R(shí)圖譜作為大語言模型提示即可發(fā)起模型微調(diào)，以較低代價(jià)就可獲得行業(yè)的專屬大語言模型問答應(yīng)用。

而向量數(shù)據(jù)庫(kù)

、圖數(shù)據(jù)庫(kù)與大語言模型結(jié)合，可以構(gòu)建業(yè)務(wù)域知識(shí)圖譜和業(yè)務(wù)系統(tǒng)的應(yīng)用服務(wù)，進(jìn)一步提高人機(jī)交互的效率，提供更靈活的組合業(yè)務(wù)服務(wù)，激發(fā)出更多更深入的業(yè)務(wù)場(chǎng)景AI應(yīng)用。相較于通用大模型，結(jié)合向量數(shù)據(jù)庫(kù)、圖數(shù)據(jù)庫(kù)與知識(shí)圖譜所存儲(chǔ)的具體行業(yè)知識(shí)，領(lǐng)域大模型更精通特定行業(yè)的知識(shí)，具備高效的語料匹配能力和知識(shí)推理能力，能夠有效回答用戶的提問。

無涯金融量化投研大模型

針對(duì)量化投研領(lǐng)域特定的業(yè)務(wù)邏輯

，星環(huán)科技通過預(yù)訓(xùn)、提示、增強(qiáng)、推導(dǎo)范式的構(gòu)建，實(shí)現(xiàn)Financial-Specific-LLM的訓(xùn)練，推出了金融行業(yè)量化投研大模型無涯Infinity。星環(huán)科技基于大模型的事件驅(qū)動(dòng)與深度圖引擎，實(shí)現(xiàn)對(duì)事件語義刻畫、定價(jià)因子挖掘、時(shí)序編碼、異構(gòu)關(guān)系圖卷積傳播，進(jìn)而構(gòu)建包含事件沖擊、時(shí)序變化、截面聯(lián)動(dòng)和決策博弈等多個(gè)維度的量化投研新范式。

星環(huán)科技無涯金融大模型

，寓意學(xué)海無涯，既代表了投資領(lǐng)域終身學(xué)習(xí)的精神，也蘊(yùn)含了大模型本身在參數(shù)架構(gòu)方面持續(xù)迭代的內(nèi)涵?div id="4qifd00" class="flower right">