如何衡量数据质量，如何衡量工作质量，如何让平台高效运转，以及如何了解frontier model所需要的数据类型和格式

你们现在天天搞Prompt工程，其实是在教AI‘怎么说’。而Palantir从始至终搞的本体工程，是在教AI‘怎么想’！ 没教会它思考，你说得再花哨，它也只是在猜，在演。

将样本级记忆外置（向量库、数据库、日志）、将规律性推理内置（语言模型），是企业AI落地的方向

本体实际是对现实世界的业务建模，是现实世的数字映射，本质上来说就是给AI一个问题的时候，你得问题来源于哪些对象(object)，这个知识与谁相关（view和path），以及这些对像都有啥信息（属性）及他能做啥(logic&action)，本质上来说，这个事跟有不有AI关系不大，但是有他来武装AI，可以让AI更聪明，更好的理解这些世界中的关系及逻辑，让AI执行更可靠

利用LLM的meta-cogition，构建企业领域数据本体，也就是在构建本体时通过人类专家human-in-the-loop就知道LLM的隐性概念世界与本体之间的差距

Palantir 通过将 RAG 的问题域，从“如何更准地检索文本”，提升到“如何构建和交互一个企业的数字孪生” 的维度，实现了对传统 RAG 范式的超越。其建模核心在于：以业务为中心构建本体（Ontology），将非结构化的文档作为本体中的一类特殊对象，并通过对象之间的链接关系，实现“先结构化过滤，再非结构化检索”的高级 RAG 模式，最终为 AI Agent 提供一个前所未有的、精准、可信且安全的行动基础。