作者 | 葛覃

2013年的孙元浩，一定未曾预想过大模型的到来，但是他笃定数据的生命力，于是星环科技诞生。2023年的孙元浩，当了十年老板也没褪去那股工程师味道，站在演讲台上，又是一通密集的技术和产品输出。

太多公司垂涎于大模型的故事，往往容易忽略掉大模型的本质。学术界和产业界达成共识，大模型不是彻头彻尾的革命级创新，而是日积月累的工程化创新，GPT初生时关注度远不如当下，直到越过奇点、智能涌现的一刻，OpenAI所有的工作被赋予了更高的意义。

关于大模型的一切，也遵循同样的逻辑。对于大模型产业链厂商来说，表面上，大模型考验的是厂商的财力和创新力，实则是技术储备和认知，如果现在才从头开始储备大模型相关技术，那只能祝他们好运。

与其说孙元浩和星环科技投身于大模型，不如说其一如既往地做数据生命力的探索，星环科技依旧在做数据底座、工具链，幸运却又必然地，迎来了大模型的风口。

实现湖、仓、集一体化和多模架构的星环大数据基础平台TDH 9.3，星环十年前就埋下了种子；最新发布的模型持续提升和持续开发工具Sophon LLMOps，星环前前后后做了六年；帮助金融行业客户做大模型，星环三年前就开展了该业务......

大模型落地，先上好“工具”课

想象中的大模型，无限美好，现实落地的大模型，挑战多多。大模型虽然在理解人类自然语言，归纳生成文本，图像生成上，具有惊人的表现，但是它无法理解行业术语，也不能够执行行业的特定任务，它还不能像一个专家一样，针对行业做分析、推理和决策。

企业要构建行业大模型，需要投资算力、基础大模型、LLMOps工具链、语料库、训练指令集，还有上层的应用开发，每个细分领域的领先企业都在思考，如何解决掉产业链一个环节的瓶颈。

大模型让现有数据范式发生极大的改变，我们需要趁手的工具适应新变化，这就是星环科技的实践，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。

Sophon LLMOps具备三大能力，首先是样本仓库能力。覆盖训练数据开发、推理数据开发、数据维护等工作，对大语言模型涉及的原始数据、样本数据、提示词数据做清洗、探索、增强、评估和管理。

其次是，模型运维管理能力。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，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。

最后是大语言模型和其他任务的编排和调度和上线能力。星环Sophon LLMOps提供Agent、Ops、DAG等提示词编排功能，结合星环的多款大数据、数据库产品，如向量数据库Hippo和星环分布式图数据库StellarDB等，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，并为客户提供服务。

“不可能靠一两家的力量去做每个行业的大模型，所以我们的基本策略是提供一个工具，让我们的客户、合作伙伴能打造他自己的模型，他可能有行业知识、有行业积累，就可以用我们的工具能够很快地打造出自己的模型出来，能够开发上面的应用。”孙元浩表示。

大数据智能化、多模态、平民化的递进

如果仔细观察，星环科技LLMOps工具链的内涵还不止于此。正如孙元浩所言，未来数据处理将走向智能化、多模态和平民化，LLMOps与星环科技的其他产品交相呼应。

例如星环科技推出自研的向量数据库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以及高密度向量聚类等问题。

再如，星环科技打造面向图智能、业务分析的企业级分布式图数据库StellarDB 5.0。StellarDB 5.0有两大重要变化：一个是实现了动态图功能，能保留所有的历史版本，用户可以按照时间点查询图的历史变更；另一个是对接星环自研的深度图框架ZenGraph，将图数据库技术和深度图技术深度融合，可以用于链路预测，还可以用来进行推理，相比传统的图算法，性能上有8倍的提升，准确率提升23%。

孙元浩也提到，大模型对数据库的影响为两个方面，一是LLMOps需要Dataops，对数据库的需求显著增加，星环科技数年前就开始研究Hippo，以前也在推多模型数据库，本来就支持10种模型，现在增加一个模型来支持更多的非结构化数据的存储和相似度匹配。

第二，大模型也会对数据库核心技术产生影响，数据库的存放都使用SQL接口，还是依赖IT人员做数据分析，星环科技设想，未来数据库可以提供一个自然语言助理，业务分析师和运维工程师是都可以使用自然语言来转化为SQL或Cypher语言，从而实现数据分析、系统运维的效率提升和门槛降低。

向量数据库+分布式图数据库，大大解决了多模态问题，可以让用户构建基于大模型的应用，要让普通人无需掌握复杂工具，就可以快速处理数据，这是星环科技TDH的更新迭代。

星环大数据基础平台TDH，打破了湖仓集的边界，让更多人可以访问实时+历史/原始+加工后的数据，同时多模型统一架构迭代升级，支持统一查询处理语言完成跨模型数据流转与关联分析。星环TDH底座升级到星环TDC，利用云化统一管理资源池，实现大数据系统产品、计算、存储资源池化，星环科技还推出了数据要素流通产品Navier 3.1让数据流通更便利、更安全、更可控。

目前，星环科技产品已经在多方面上优于很多海外、开源厂商，具备国产化替代能力，大数据基础平台TDH和星环数据云平台TDC联合，可完美地替代CDH/ CDP；分析型数据库ArgoDB，可在批处理和OLAP、Ad hoc分析等场景，替代Oracle/DB2/TD等国外产品；分布式交易型数据库KunDB 3.2可以替代Oracle /MySQL；搜索引擎Scope可替代ElasticSearch；图数据库StellarDB可替代开源图数据库Neo4j；高性能时序数据库TimeLyre可替代开源时序数据库InfluxDB；智能分析工具Sophon Base可在可视化建模分析等场景替代SAS/SPSS。

“我们开发了十年左右的时间，国产大数据技术栈上，我们已经可以完全替代国外的大数据产品，在功能上和性能上基本上领先他们接近一代了。”孙元浩自信表示。

星环科技就在沿着数据生长的逻辑铺就自己的路，大模型训练工具集和大模型应用开发的工具链，让每一个企业都能够打造自己的模型，企业的每一个员工都可以拥有自己个性化的助理，让每个人都可以成为数据科学家。

十年星环已然自证

星环科技的产品究竟能在多大程度上，高效便捷地造就一个行业大模型？星环科技拿出了实证，率先推出了自己的两大行业大模型：金融大模型“无涯”，大数据分析大模型SoLar “求索”。

星环无涯是一款面向金融量化领域、超大规模参数量的生成式大语言模型。使用上百万的专业金融语料，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，具备对包括基本面、技术面、消息面在内的金融通识领域准确的理解能力。

大数据分析大模型SoLar “求索”，是一款针对大数据行业全生命周期各种场景的大数据领域大模型，其可以衍生出众多的子领域子任务微调大模型。按照规划，“求索”大模型将具备大数据行业需求理解、推理、各类(含多模型)结构化查询语言和OpenCypher代码生成、Python/R 等常用数据分析程序代码生成、Query改写、意图识别、文本生成、嵌入向量生成、知识推理等能力；用户只要使用自然语言，就能借助“求索”大模型获取所需数据分析、展示和报告。

星环科技也能够提供运行整套大模型需要的所有基础设施，包括容器化的管理环境，人工智能推理环境，当然还有关键的大数据LLMOps工具链，企业客户能够如星环科技一般，快速构建基于大模型的应用场景。

从行业维度观测，客户的支付意愿先是买大模型，然后是prompt engineering，再之后是工具链和向量数据库等，星环科技没有贪多，而是为自己提前设下了边界，通过无涯和求索，星环科技打磨了自己的能力，也向外界展示出技术储备。

“我们仅做这两个模型。未来成千上万的模型，我们提供工具让合作伙伴去做，每个行业都有它自己的行业壁垒。我们主要是把大模型视作现有产品的增强，其实我们的业务没有任何的变化。”孙元浩说道。

2013年创业时，星环科技没有选择散装组件的方式，而是走上了高度整合的技术路线，提供统一接口，提供统一的计算引擎，数据库统一调用，资源也统一调用，大数据和大模型浪潮到来，当很多海外公司宣称转向多模型时，面临庞杂的重构任务时，星环科技基于统一平台可以快速扩展，前期的“包袱”反而成为如今的竞争优势。

星环科技始终没有跳脱出数据之外，着眼于数据本身朝不同方向扩展，所以星环科技才能在大模型降临之后，拥有令人艳羡的数据技术储备，十年星环已然自证。

孙元浩还在思考着：各行各业的数字化应用，都将通过人工智能和大模型进行改造，星环科技将走向何处？

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。

这，就是过去、现在和未来，星环科技要走的路。

The End