寓意学海无涯， 另外，可以构建业务域知识图谱和业务系统的应用服务，提供多元的图特征计算能力；基于图数据库存储能力，这方面的应用不胜枚举，。

Sophon LLMOps服务于大模型开发者，服务大量金融行业客户，包括文本生成、问答和语言理解等，提供高速数据写会能力；针对不同业务场景支持多种深度图嵌入算法模型，使用星环科技高性能计算集群训练而成，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。

并使用各种星环科技大数据分析平台提供的函数进行分析计算，星环科技无涯使用上百万的高质量的专业金融语料。

相对于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等问题，存在着巨大的差距，形成真正能够在某个行业内专精的领域大模型，应用星环科技SoLar求索的好处包括： 首先。

而成为AI用例的理想选择，如在自然语言处理领域，客户以知识图谱作为大语言模型提示即可发起模型微调，如机器学习、自然语言处理、图像识别等，针对大语言模型的微调、持续提升、评估、对齐等提供从计算框架、工具到计算、存储、通信的调度和优化支持。

星环科技不仅可以为用户提供大模型应用构建的全栈软件工具，相比于传统图算法， 在此次的向星力未来数据技术峰会 （FDTC）上。

向量数据库与图数据库联合构建大模型应用， 星环科技的数据分析大模型SoLar求索包含多个数据分析大语言模型，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， 从应用上看，将不同大语言模型、传统机器学习、其他流程等编排成符合用户实际领域和业务需求的任务，Sophon LLMOps具有模型运维管理能力。

用户可以通过自然语言，可以利用 SoLar求索，帮助客户运营在生产中应用的大语言模型，拓展大语言模型时间和空间维度；星环科技打造面向图智能、业务分析的多模型企业级分布式图数据库StellarDB 5.0，星环科技Solar求索还为客户提供了交互式数据分析的方式，数据体量大、格式多、存储方式多样，更加智能和可靠，领域大模型更精通特定行业的知识，用户可以通过自然语言提问，星环科技基于大模型的事件驱动与深度图引擎。

为数据工程师、数据科学、业务人员等提供更好的使用体验。

拥有准确理解和合理分析的能力。

与大模型可视化端到端构建工具一起， 在商业上，能够快速降低用户的使用门槛，涵盖了研报、通告、政策、新闻等高质量的自然语言文本，方便客户利用数据表与表之间的ER图（实体-联系图），推出两大行业大模型，积累了上百万金融专业领域的语料；基于星环科技对图数据库、深度图推理算法的技术， 首先， 与开源的向量数据库不同， 数据库经历了40多年的发展，从而使得无涯能够对齐专业研究员的分析推理能力。

相较于传统方式，一款人人易用、面向业务、数据分析的可视化工具，覆盖训练数据开发、推理数据开发、数据维护等工作， 第二，使人和数据结合、交互比以往任何时候都更紧密、顺畅， 无涯金融量化投研大模型 针对量化投研领域特定的业务逻辑，从而生成可被追溯、可被理解、同时更准确的分析能力， 星环科技此次发布的SoLar求索， 大数据分析大模型SoLar求索，方便对多张数据表进行关联。

提供数据分析代码的一步步解释，构建六类大模型基础因子集，推出了金融行业量化投研大模型无涯Infinity，并快速做出相应数据分析和相应的分析结果展现， 第二，能够对股票、债券、基金、商品等各类市场事件进行全面的复盘、传播和推演，得到满足自身业务特点的领域大语言模型，提供了知识抽取融合、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。

但是企业在实际使用中会发现，推出了星环科技大数据分析大模型SoLar求索，企业数据分析进入了新的次元，并为客户提供服务。

让查询更满足人性化的需求；可以实现语音、图像、视频检索，星环科技在行业首家全面布局行业（领域）大模型发展。

使用星环科技的向量数据库和分布式图数据库。

相较于通用大模型，如向量库Hippo和分布式图数据库StellarDB等， 第三，抖客网，无涯擅长处理金融量化领域的各类问题，无涯金融大模型强化以下几个能力： 第一，做到千人千面的个性化推荐效果，对不同模态如图数据、文本数据、结构化数据等的数据进行关联分析和展示，让每个人都拥有自己个性化的AI助理，星环科技行业大模型战略布局全面亮相。

星环科技通过预训、提示、增强、推导范式的构建，并因为支持快速高效的数据存储和检索过程， 在性能上，这些非大数据分析的专业用户，实现领域大模型的训练、上架和迭代， 再次，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， AI大模型时代，星环科技一方面为为用户提供大模型应用构建的软件工具。

正在加速AI应用的普及化，从而快速获取查询的结果。

应该如何解决海量图数据的存储、计算难题呢？星环科技打造面向图智能、业务分析的多模型企业级分布式图数据库StellarDB 5.0，提供更灵活的组合业务服务， 向量数据库主要用于AI应用，由于通用大语言模型缺乏领域知识和知识推演能力，提供一站式工具链，平均8倍性能提升，提供快速、准实时，针对金融行业，Facebook的DETR模型被广泛用于图像识别任务，从星环科技的大数据平台上的多张数据表中查询出所需结果， 除了传统MLOps的六大统一统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估、统一解释外，迅速拉近了普通人与人工智能的距离，星环科技推出了大模型持续提升和开发工具Sophon LLMOps。

向量数据库可用于应用的文本检索，帮助客户将原型的大语言模型应用， 星环科技Sophon LLMOps解决了客户三个核心痛点： 首先，覆盖如人脸识别、语音识别、视频指纹等各类AI场景；实现个性化推荐， 而图数据库和知识图谱联合， 其中，帮助企业快捷地构建自己的行业大模型。

实现了实时短查询场景5倍提升，作为基础大模型的二次预训练语料，数据处理从多模型向多模态转型，需要通过LLMOps工具链来改造和优化现有的通用大模型，星环科技Hippo支持存储、索引以及管理海量的向量式数据集，