生成式AI大模型在智能对话、内容创作、编程等人机交互场景中大放异彩，各行业企业也在积极构建自己的AI模型，以支撑垂直专业领域的智能化应用，提升企业洞察力，创造业务新价值。生成式AI大模型在智能对话、内容创作、编程等人机交互场景中大放异彩，各行业企业也在积极构建自己的AI模型，以支撑垂直专业领域的智能化应用，提升企业洞察力，创造业务新价值。但AI大模型不具备长期记忆能力，在服务垂直专业领域时会存在知识深度和记忆时效性不足的问题，企业构建属于自己的大模型面临挑战。基于此现状，柏睿数据推出LLMOps平台、向量存储查询引擎两种产品方案，助力企业高效、简单地构建和应用完美适配业务场景的AI大模型。企业不仅能够通过柏睿LLMOps平台在大模型上做垂直领域的模型微调，还可通过向量存储查询引擎，基于企业的自有知识资产构建本地知识问答服务，使得服务更加专业、实时且智慧。柏睿LLMOps: 高效微调大模型LLMOps本质是人工智能研发运营体系（MLOps）的子类别。柏睿数据智能平台Rapids AI 是一个以数据为中心、以MLOps为方法论的机器学习平台，致力于解决 AI 生产过程中团队协作难、管理乱、交付周期长等问题，最终实现高质量、高效率、可持续的 AI 生产过程。在大模型时代，柏睿数据在基于Rapids AI的已有MLOps生态链中补充LLMOps的能力，更加关注大语言模型的构建和运行，其能力特点包括：·训练微调模型能力。通过柏睿LLMOps平台，通过柏睿LLMOps提供的优化的基础架构、资源管理能力和精简的开发流程，企业能够在本地训练和微调大模型，确保在模型训练、迭代和部署过程中提高效率和控制能力，从而充分利用大模型实现人工智能赋能业务场景的变革能力。·可视化编排能力。柏睿LLMOps平台的可视化工作流编排能力，使数据科学家和研究人员能够结合大模型及其他应用，通过prompt工程，快速构建工作链，充分发挥大模型的全部潜力，实现敏捷交付。·资产管理能力。与传统MLOps类似，LLMOps也具有数据、模型、代码的统一管理和运维能力。对资产的版本和质量进行持续监控和高效统一管理，并加以风险防控和安全管理等手段，从而实现有效治理。·应用运维能力。通过可视化的方式编写Prompt并调试，并自动接入上下文或数据集，只需几分钟即可发布AI应用。同时提供模型API服务，助力企业快速将大模型的能力集成到业务场景应用中，而无需关注复杂的后端架构和部署过程。通过柏睿LLMOps平台，企业可以简化LLM支持应用程序的开发、部署和维护过程，更高效地部署好用、可靠、精准地AI大模型，加速释放大语言模型（LLM）在垂直应用场景中的全部潜力。柏睿向量存储查询引擎：强化LLM记忆的“海马体”但 LLM 更像是容易失忆的大脑，需要海马体来强化记忆，向量数据库就是支撑LLM长期记忆的“海马体”：基于向量数据库，一方面，LLM 通过浏览专用数据与知识使回答更精准；另一方面，LLM 能回忆自己过往的知识和经验，通过“反思”为用户提供更个性化的服务。向量数据库作为一种能够存储和处理图片、文字、语音等多种数据类型的系统，通过embedding加工使LLM接触和学习的数据向量化，能够有效地支持多模态数据的存储、索引和查询。向量搜索通过与向量数据库中存储的海量向量进行相似度匹配，找到最符合要求的k个记录，此过程可以助力LLM实现相似文本搜索、文本推荐系统、问题回答和知识检索等功能。柏睿数据作为一家深耕“Data + AI”技术的公司，一直致力于将AI的能力与数据库结合，面向AI大模型时代推出向量存储查询引擎，支持数据的向量化存储和向量索引。柏睿数据RapidsDB的数据联邦机制能够支持结构化数据和向量数据的存储与查询，且采用全内存分布式架构和大规模并行计算引擎，具备高性能、高可用、弹性扩展等特点，切实解决企业对向量的快速检索需求。基于柏睿数据的大模型训练运维管理生产线 LLMOps及向量存储查询引擎，结合特定行业或应用的场景，企业可获得匹配自身垂直领域的智能化能力。LLM+RapidsDB：人人都是数据分析师通过在具有完全知识产权的全内存分布式数据库RapidsDB中引入LLM，柏睿数据推出了具有自然语言接口的分析型数据库。用户通过自然语言提问，可以从RapidsDB的多张数据表中快速查询结果并返回相应分析报告，进一步降低数据库的使用门槛，真正实现“人人都是数据分析师”。通常，自然语言转SQL是将数据库中所有表的schema传递给大模型，大模型会根据提问和schema信息生成相应的SQL。但是，如果数据库中存在大量的数据表，则会导致传递给数据的schema信息超出token的限制，从而无法完成自然语言转SQL的任务。针对该问题，柏睿数据首先将数据库中的schema通过embedding转为向量，并存放于向量数据库；再计算问题和schema 向量的相似度，选择与问题匹配的表信息，将筛选后的schema传递给大模型，从而大大减少了单次prompt的token消耗。这样一方面解决了数据表过多无法生成SQL的问题，一方面减少了token数，降低大模型的使用成本。同时，为让大模型生成更准确的SQL，柏睿数据也在本地利用LLMOps对大模型进行微调，强化大模型对中文的理解和输出，并通过SQL语料的微调，提高SQL生成的准确率。行业大模型应用：物联网下的智慧工厂在工厂设备全生命周期管理中，各个环节都会采集、汇聚海量结构化和非结构化的数据、实时流数据和历史数据等多种类型的数据，并需要从这些海量数据中高效、实时地获取能够为业务人员所用的有效信息。柏睿数据智慧工厂解决方案通过将大语言模型与物联网技术相结合，赋能工厂智能运维场景，重塑数据追踪和分析流程，助力工业企业获得更深入的洞察和智能决策，提高生产质效、降低成本。·首先，采集工厂设备大数据，包括建立设备静态、动态统一的数据库以及设备管理全业务环节的日常业务数据库。·其次，建立“引发工况的可能问题”的样例库。分析不同类型设备出现的不同故障表现及原因并采取适当行为解决该故障，由此形成故障体系。·再次，通过建立专家知识库配置平台，将行业专家的知识整理后录入知识库，作为工厂故障诊断分析、优化运行的指导依据。·最终，一方面将知识库的内容向量化存储到向量数据库中，与LLM结合，输出应对故障和优化问题的、基于经验的回答；另一方面，使用积累的数据对LLM进行微调，使得系统在每次处理和分析数据的过程中都能够通过持续的数据库运算进行“学习”。由此，大数据平台从工厂运营的经验中收集新的故障检修信息，通过自动学习架构捕捉获得的经验进行编译后，再提供给所有使用者。未来，柏睿数据将持续发力“Data + AI”的前沿技术与应用，与客户、伙伴携手同行，助力AI大模型深入关键行业的垂直场景，共同构筑数字化全域能力，共同推动产业数智化发展，共同建设智能美好未来！}

目前主要使用的医药数据库分为两大类，一个是免费医药数据库，一个是商业综合类的医药数据库。医药数据库的本质是让用户能在最短时间内在一个网站把想要的信息通过检索一览无余，因此，全面性、准确性、及时性是该类数据库的主要指标。先说免费医药数据库，大大小小的比较多，但真正用户量大，达到一定使用频率的，我们在此推荐三个最全面的：①：DrugBank数据库，它是加拿大阿尔伯塔大学（University of Alberta）研究人员将详细的药物数据和全面的药物目标信息结合起来,建立的真实可靠的生物信息学和化学信息学数据库。DrugBank包含50万种药物信息，其中包括2653种经批准的小分子药物、1417种经批准的生物技术(蛋白质/肽)药物、131种营养品和6451种实验药物。网址https://go.drugbank.com/②：药融云个人版，他目前是开放程度最高的中文界面医药数据库，包含了全球药品研发管线、审评审批进度、全球临床试验、中国临床试验、药品招投标、集采、一致性评价等大量整合信息。也开发了手机版本，可以微信小程序中查找“药融云数据”网址https://www.pharnexcloud.com/database③：ClinicalTrials，它是一个基于网络的资源，为患者、他们的家庭成员、医疗保健专业人员、研究人员和公众提供了方便地访问关于各种疾病和病症的公共和私人支持的临床研究的信息。该网站由 美国国立卫生研究院的国家医学图书馆(NLM) 维护（NIH），美国国家医学图书馆提供的资源，探索所有 50 个州和 221 个国家/地区的 422,494 项研究。注：所有资料及相关研究仅供参考，未取得相关政府机构评定。网址https://clinicaltrials.gov/免费数据库涉及数据层面的关联性相对单一、数据深度存在一定局限性，毕竟这类数据库没有像商业数据库那样花上足够多的人力成本及时间成本去清洗、整理、维护数据。商业类医药数据库往往是高价值数据库的代表。商业类医药数据库特点是功能强大不仅能对学术类信息加以融合处理，还能分析药品全生命周期数据，竞品药品销售详细情况、竞品企业招投标、投融资、集中采购信息等；除此之外还能实时跟踪产品管线最新信息，做到实时调整战略方向，防止做无用功浪费企业资源。现在商业类数据库可以说是医药企业必备的数据库。笔者就国内药企主要使用的商业医药数据库（同时对比两个国外数据库）给大家一一列举。药融云企业版Pharnexcloud数据全面性：★★★★★运营企业：药融云数字科技上线时间：2020年数据库数量：218个产品组成：药物研发库群、上市药品库群、药品销售库群、市场信息库群、一致性评价库群、原料药库群、医疗器械库群、生产检验库群、合理用药库群、医药文献等十个版块构成。药融云Pharnexcloud导航数据来源：各国药品监管机构、试验研究、学术会议报告、文献期刊、异构资源、企业公告各国卫生机构官网、医学新闻杂志、网络资讯、专利、协会学会等。数据特色：数据采集近80个主流国家，监控全球10万+医药数据信息源，数据放大模型算法涉及人口学、经济学、发病率、医疗资源分布等各类特征参数。使用场景：图片来源：药融云Pharnexcloud收费：平价增值服务：①专人对接需求，团队解决问题。②沙龙、巡讲、峰会、项目交易、需求对接等活动支持，能加入他们药融圈生态链。优点：全面覆盖医药领域全产业链各环节，数据总量大、数据来源、专业报告、数据算法、结果展示都做得非常好。药品销售数据（含城市）药品信息对比分析缺点：相比较于全球顶尖的cortellis、informa等，药融云的数据展示结果关联性还有明显的进步空间。药融云医药数据库后来居上，进步很快，近年来逐步成为国内医药企业选择较多的医药数据库，因其产品功能的全面和数据全面性得到越来越多的认可，希望能保持这个进步速度。药融云-药物研发药智综合性推荐指数：★★★★☆运营企业：重庆康洲数据上线时间：2009年产品组成：由研发、一致性、生产、上市、市场、用药、药化、中药材、器械等九个版块组成。数据来源：地区机构、资讯、企业公告报道、医疗会议、公司年度报告、医疗卫生机构官网、医学杂志、专利、商标、技术实施文件、学术会议、技术报告、科技期刊等。数据库数量：172个检索方式、功能点、底层数据架构、界面展示：与insight、Pharnexcloud数据库大体一致。收费：平价优点：药物综合报告、审评、临床数据都做得相当不错。而且仅此一家推出了化妆品、食品数据库。缺点：药品销售数据起步阶段暂不够成熟，全球数据相对量少。（药品销售数据对于药品的立项调研、竞品销售分析、销售战略目标制定都是重中之重）。创新药物收录数量有待提高。药智-主体检索界面医药魔方综合推荐指数：★★★★☆运营企业：北京华彬立成上线时间：2013年数据库数量：49个产品组成：资本透视、全球新药、全球临床、基础数据、市场洞察这五个版块构成。数据来源：实验室研究、内部会议、专业报道、专利、商标、技术实施文件、学术会议、技术报告、科技期刊、文献、教科书、地区机构、资讯、新闻资讯、公司年度报告等。产品亮点：资本透视和创新药物版块做得非常不错，在该领域都属于行业佼佼者。收费：单价在国内偏高优点：投融资版块、可视化疾病图谱和靶点整合、审评、临床等数据做充分关联、新上线的NextMed板块有一定领先性、其投融资版块做得很好。缺点：总体数据数量偏少，药物研发也只解读了3万多个药物，比较同类产品丢失部分功能版块，全球数据不够丰富。销售数据模块虽然有，但十分封闭，无任何宣传，对其具体情况业内不了解。医药魔方作为创新药物和医药投融资数据库目前国内用户沉积最多的数据库之一，但其产品功能过于封闭，已成自己的围墙。医药魔方药渡综合推荐指数：★★★☆运营企业：药渡经纬信息科技上线时间：2013年数据库数量：69个产品组成：由全球药物、全球器械、投资生态、临床研究、专利文献、政策法规、世界药问、数据定制八个版块构成。数据来源：实验室研究、内部会议、专业报道、专利、商标、技术实施文件、学术会议、技术报告、科技期刊、在线数据库、在线辞典、电子书库、地区机构、资讯、企业公告报道、医疗会议等。收费：较低优点：其药物研发信息与国内审评、临床等多个库均有不错的关联，层级结构、标签及界面都做得相当不错。对生物药、化学药等细微标签做了单独优化。缺点：目前没有药品销售数据，临床、上市药品分析等数据采集方面比较弱，总体数据量在业内偏弱。药渡作为国内老牌医药数据库之一以全球研发数据为核心，重点发展咨询业务。缺少销售数据其核心版块数据，导致其数据业务只是一直低价在为其咨询业务做支撑。药渡数据全局米内综合推荐指数：★★★★☆运营企业：广州标点医药信息上线时间：2010年数据库数量：72个产品组成：药品销售（多层格局，医院、零售）、审评进度、上市药品、临床试验、中标数据、全球新药研发、全球专利、项目进度这个七个版块构成产品特色：国内药品销售数据领头企业，其医院销售数据以“三大终端六大市场”为基础，分层抽样多等级医院放大至全国。城市公立医院、县级公立医院、实体药店、网上药店、城市社区卫生中心、乡镇卫生院等各类维度齐备。收费：较高，全买对很多中小企业来说价格不易接受。优点：南方所背景，医院销售数据算法和研发数据都做得非常不错。六大格局在国内首屈一指。近期上线了独家的电商类数据，虽然业界还在争议电商数据可信度，但毕竟先走出了这一步。缺点：全面性比较弱，销售数据以外的全球数据、研发数据、审批数据相对重视程度很低，版本一直没有大的进展。米内医药数据库南方所背景其医院销售版块覆盖面最广之一，但其它版块相对薄弱。米内强大的销售格局米内强大的销售格局描述丁香园Insight综合推荐指数：★★★☆运营企业：杭州观澜网络上线时间：2013年Insight（2006年总部）产品组成：临床试验、申报进度、药品库、上市产品、制药企业、招投标、一致性评价、医药新闻、生物制品、全球数据等十个版块构成。数据来源：内部会议、专业报道、专利、商标、在线数据库、在线词典、电子书库、异构资源共享平台、知识库、地区机构、资讯、企业公告报道、医疗会议、新闻资讯等。产品特色：其界面小功能开发丰富特别是小图标的应用在国内UI设计上是最好的，区别于同类产品。检索方式、功能点、底层数据架构、界面展示：与药智数据库大体一致。收费：总体模块少一些，平均价过高优点：搜索体验、UI界面小功能、时间轴、注册数据、国内药物审评、上市批文这些国内数据中做得非常不错。缺点：市场和销售相关数据涉及较少，全球研发数据处于刚起步阶段(全球药物研发数据对于药企来说十分重要可谓是医药行业的风向标，在全球药物格局、药物立项调研、企业发展战略方向制定方面的重要性不言而喻); 其定价偏高。Insight作为老牌医药数据库的典型代表，背靠丁香园集团的大树，目前国内用户沉积最多的数据库之一，但因其药物研发数据版块、药品市场与销售数据起步晚，影响了其总体优势。Insight搜索结果导航上海医工院PDB综合推荐指数：★★★运营企业：上海数图健康医药科技上线时间：2011年数据库数量：31个产品组成：分为药物综合和新药研发监测两个数据库；药物综合数据库包含了国内市场、细分市场、全球市场、国内工业生产、企业经济运行五个版块；新药研发监测数据库包含了全球研发、中国研发、一致性评价、企业竞争，品种筛选分析五个版块。数据来源：专利、商标、技术实施文件、学术会议、技术报告、科技期刊、文献、教科书、地区机构、资讯、新闻资讯、公司年度报告、pjb等。优点：工信部背景知名度高国产医药数据库鼻祖，审评、临床等数据有不错的关联展示；新上线的RPDB零售板块有明显的优势提升；RAS医药处方分析系统具备一定独家性。缺点：数据全面性相对不高，部分工业类数据更新较慢，UI设计过于传统。PDB作为全国老牌医药数据库之一，全球药物研发数据采集处于起步阶段，也许是底层架构设计问题单开了一个CPM（新药研发监测数据库）导致其部分关联性较差。PDB-医院用药分析咸达综合推荐指数：★☆运营公司：杭州咸达医药成立时间：2009年产品组成：注册信息、上市信息、市场信息、市场准入、药政参考、行业参考、nmpa、药闻速递、临床试验等九个版块构成。现在新版本叫做药海遨游，老版本于2010左右上线，目前就封面观测很多年没有进行改版。就封面看了一下没有申请测试，有兴趣的可以去测一测。药海遨游-导航戊戌综合推荐指数：★★☆运营企业：重庆戊戌数据上线时间：2021年11月产品组成：由药品、临床、器械、实体、工艺、新药、资讯七个版块构成戊戌医药数据库算是新生代医药数据库，2021年11月成立，由于刚上线不久，数据功能缺失太多，在此不做评论，感兴趣的可以去看看。戊戌-药品注册国内主要使用的国外医药数据库（目前不做主要推荐）上面测评了国内主要使用的医药数据库，国外医药数据库在国内的市场占有率虽然不大，但弥补了早期我国在医药数据领域的空白；随着国内医药数据的发展，国外医药数据也逐步退出了舞台。其根本原因有以下两点：1、首先是用户操作习惯问题-产品在整个设计周期（UI界面、使用逻辑、字段等）内基本是以国外用户的使用习惯为侧重点开发的，所以对于国内用户并不是太友好；2、其次是随着国内互联网的高速发展，医药信息数据产业也借助这一快车道，实现了弯道超车，进入了高速发展期，相信不久的将来，国内医药数据产品将比肩国际一流数据产品，让我们拭目以待。下面就以上内容，为大家介绍一下国外的这两款数据库：科睿唯安cortellis综合推荐指数：★★★★☆产品组成：Cortellis 数据库包含Cortellis竞争情报、Cortellis早期药物发现、CMC、仿制药、原料药、系统生物学Metacore等等多个模块，主要由竞争信息、疾病简报、监管信息、新闻、药物发现信息这几个版块构成；cortellis数据来源：各大药品监管机构、新闻杂志、网络资讯、文献期刊、学术报告、专利商标、公司年报等。检索方式、功能点、底层数据架构：这三个维度和informa数据库基本一致，只是样式展示风格不一样。收费：高昂优点: 在展示结果关联性、专业报告、数据维度方面都做得非常好。缺点:
缺少系统化药品销售数据，对中国企业管线监控出现不少滞后和少量错误，缺少中国药监局等数据分析。cortellis医药数据库目前在世界医药领域知名医药数据库之一，因在国内因为其水土不服相比之下使用人群比例不是那么多。cortellis-中国地图版块不含台湾（无意发现）英富曼Informa综合推荐指数：★★★☆产品组成：Biomedtracker、Pharmaprojects、Sitetrove、Trialtrave、Datamonitor Healthcare、In Vivo、Medtech Insight、Pink Sheet、Scrip多个版块组成。数据来源：各国药品监管机构、医疗卫生机构、新闻杂志、网络资讯、文献期刊、学术报告、专利商标、公司年报、搜索引擎、学术会议等。检索方式、功能点、底层数据架构：这三个维度和cortellis数据库基本一致，只是样式展示风格不一样，更符合国人使用习惯。收费：高昂优点：可以综合计算药物批准通过率，数据更新历史记录，在新闻数据追溯、展示结果关联性、数据维度方面都做得很好。缺点：没有销售数据、没有仿制药信息、缺少中国药监局数据解读，中国企业管线跟踪滞后；Informa医药数据库当前世界主流医药数据库之一，其Pharmaprojects版块与药融云Pharnexcloud的’全球药物研发版块’被客户比较得最多，因为价格和缺少国内审批等数据因此占有率偏低，目前在国内主要客户人群为高校为主。Informa医药数据库一共写了目前国内主要使用9个主流数据库的测评，2个国外医药数据库。每个数据库都各有特色，可以根据自身情况去选择。下面是笔者总结的其他一些医药信息类数据库合集（大家可以收藏保存，平时没啥用，用的时候找不到） 手敲不易，手敲不易，理直气壮要个赞！要个赞！}