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AI行业落地效果不佳的核心原因 本体论与智能运维 【原创】智能体记忆系统设计 ——基于意图驱动与模块化治理的融合架构 经验沉淀 用户意图理解 图谱与大模型应用随感 本体论的关键 智能体记忆 Palantir Ontology 技术深度解析:化繁为简,连接数据与决策的数字孪生 AI智能体元年:六大实战启示(麦肯锡) Palantir实体工程实践 Github上文本切分相关的优秀项目 设置 Firefox 在点击书签后在新标签页打开 Palantir本体论以及对智能体建设的价值与意义 Palantir 的“本体工程”的核心思路、技术架构与实践示例 连接AI与决策:深度解析Palantir的“基石”:本体(Ontology) 数据策略与模型算法 上下文工程 AI数据工程价值 如何将代码文本切成多个部分,方便大模型理解和RAG应用
从Palantir本体论,看驱动智能(Data for AI)的下一代数据架构
风生水起 · 2025-10-27 · via 博客园 - 风生水起

Palantir通过将原始数据进行语义转化,为大模型的智能分析和决策打下了基础。语义转化分为4个层次:

数据语义进行数据治理,将数据结构化、标准化

业务语义:定义实体之间的业务关系(Link)

逻辑语义:将业务规则、计算逻辑(Logic)附加到实体和关系上

决策语义:沉淀和积累决策模型与经验,支持高层决策。

讲到这里,我们的数据架构已经呼之欲出了:

图片

在传统的湖仓一体、流批一体架构之上,融入知识图谱、本体建模,打造基于大数据的一体化平台,也是「经验主义」的践行平台。

这是Palantir Ontology的哲学基础,其核心理念是:经验即语义,语义即关系与逻辑。

未来的数据架构不仅是一个数据平台,更是一个知识沉淀和演化的平台。它需要把团队经验转化为结构化资产,让经验可以被复用、分析和优化,从而不断迭代,使能产业智能升级。

posted on 2025-10-27 09:52  风生水起  阅读(596)  评论(0)    收藏  举报