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博客园 - 风生水起

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 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) 从Palantir本体论,看驱动智能(Data for AI)的下一代数据架构 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
用户意图理解
风生水起 · 2026-01-14 · via 博客园 - 风生水起

简单的数据泛化,加上“规则+向量+大模型”三层决策架构,仍不是最优方案。

假定向量匹配小于阈值,用大模型直接解析,在分类很多的情况效率会非常低。如果底层数据结构是知识图谱的话,可以提取用户问题中的实体,采用实体映射,可以是一个性价比更好的方案。

问题规范化处理-->问题语义分析-->图谱推理查询-->答案结果生成。