这个时机选择极具战略眼光——本体论与大模型的结合正在创造前所未有的协同效应。 本体论赋能大模型体现在三个维度。 更重要的是,本体论提供的是可追溯、可解释的知识,大模型的推理结果可以沿着本体论的关系链追溯到原始数据,这在金融、医疗、军事等高风险领域是刚需。 大模型加速本体论则体现在建模效率的革命性提升。 传统本体论依赖专家人工梳理和建模,周期长、成本高、难以规模化。 大模型能够基于企业已有数据自动识别业务实体和关系,生成本体论的初始框架或模板,大幅降低知识图谱的构建门槛。 边界与局限 尽管本体论价值显著,但它不是万能解药。 在数值优化领域,本体论不如专业算法引擎。 调度、排产、路径优化等场景需要借助线性规划、约束求解等专业算法,本体论擅长的是关系建模和因果推理,而非最优计算。 在高频实时数据场景下,本体论需要与流式计算框架配合。
而解决这件事的那个概念,就是你查了八遍还没懂的——本体论。别急着查定义。听我讲完下面这个,你就通了。先从一本家谱说起假设你家有本家谱,上面写着两行:张三是李四的爸爸。李四是王五的爸爸。 一个是哲学的"本体论"。两千多年前亚里士多德提的问题:这世界最底层,到底由什么真实的东西构成?"狗性"这种抽象的性质算不算存在?物质和精神谁更根本? 记住这一句,你就不会再混:哲学的本体论问"世界有什么",计算机的本体问"我该怎么把这些概念和关系写清楚,好让机器能推理"。工程文章里动不动"引入XX本体论思想",很多只是借词撑门面。你要懂的是第二个。
最近不少ERP厂商开始给自己的产品贴上"本体论驱动"的标签,宣传从"传统ERP"升级为"本体驱动的企业智能操作系统"。这到底是真正的技术进步,还是数据中台之后的又一轮概念包装? 这些都有价值,但没有一件是新发明,也没有一件需要"本体论"这个哲学概念来解释。 用第九篇的三条准则检验 这个系列第九篇给出了判断ontology的三条准则。 拿来检验ERP厂商的"本体论": 准则一:是否从业务语义出发而非数据schema出发? 行业里的务实做法 值得注意的是,很多ERP厂商在做同样的事情,但它们不叫"本体论"。 但搞清楚这把锤子到底是什么,至少能帮你避免买到一把贴了"本体论"标签的普通螺丝刀。
正本清源:八个需要澄清的观念 一、本体论就是研究"世界由什么构成"。 第一篇已经讲了——那是宇宙论的事。Ontology的ont来自希腊文"是",也就是英文的being,不是"本体"。 简单说,本体论研究的不是"世界背后的那个东西是什么",而是"当我们说任何东西'是'什么的时候,这个'是'本身遵循什么逻辑"——它追问的是认识世界的方式,不是世界的材料。 二、Palantir的本体论就是数据建模,换了个词。 五、本体论是一项技术工作,找技术团队做就行。 第六篇讲了FDE——Ontology最难的环节是"把业务认知翻译成范畴定义",需要同时懂技术和懂业务的人驻扎在现场。 六、本体论就是语义层的规范化,跟数据治理差不多。 第七篇的回应——语义规范化是Ontology的地基,不是房子。没有动力层和动态层,Ontology就是数字盆景。
当AI遇见真实业务 要理解Palantir为什么能在这个AI时代脱颖而出,只需要抓住一个核心关键词:本体论(Ontology)。
今天继续聊本体论和AI大模型,今天核心的主题就是本体论究竟解决了什么问题,带来什么核心的业务价值。 因此最近我和很多甲方客户,包括合作伙伴沟通的时候,谈到最多的就是本体论究竟带来了什么业务价值,具体什么场景下必须要用到本体论。 所以即使已经在研究本体论思想,客户仍然困惑究竟什么场景必须要使用本体论。 在前面我专门写过一篇文章谈本体论的应用场景,那篇文章的核心观点就是本体论适合类似开创,创新,探索,动态分析和推理的场景。 那么这些场景就是最佳的本体论应用场景。 所以我原来一直在讲,本体论不是万能的,很多精确化的问题实际不需要本体就能够很好的解决。企业要用本体论,也是首先要思考日常的业务运作里面有哪些痛点?有哪些是传统IT应用难以解决的?
这大半年,本体论实在是太火了。我自己也在公众号和视频号里聊了很多期,从西方哲学的本体论,到 Palantir 的本体,到对象行为规则建模,再到本体驱动 AI 原生应用。 坦白说,看到这么多人开始重视和研究本体论,包括能找到不少朋友共同研讨,本身是一件好事。 但最近我也越来越不安。因为我发现,本体论正在被捧成一种无所不能的神话,变成了一种能包治百病的灵丹妙药。 不是否定本体论,而是想认真地划一划它的边界:本体论到底适合解决什么问题,又有哪些场景根本不该硬上本体。讲清楚边界,本体论才不会沦为一个空洞的口号。 所以你看,本体论不是不强大,它在自己的主场里强大得惊人。但也正因为它的主场如此明确,我们才更不该把它当成万能钥匙到处乱插。 本体论不是灵丹妙药,它是一把需要对准特定锁孔的钥匙。 看清场景、看清问题、看清那两个轴和那道门槛,本体论才能真正发挥价值,而不是沦为又一个被吹上天、最后摔下来的技术神话。 好了,今天的分享就到这里。 希望对正在研究本体论的朋友有所启发。再见。
而本体论恰好是给这堵墙开门的钥匙。 第二部分:从第一性原理思考本体论在运维中的价值 要理解本体论为什么对智能运维这么重要,得回到运维的第一性原理。 第四部分:本体论与 AI 原生——为什么智能体离不开本体论 最近一年讨论本体论的人突然多了起来,这背后有一个最直接的推手:AI 原生(AI-Native)。 3. 它给 AI 提供"安全可控的动作空间" AI 原生系统不只是让 AI 看数据,还要让 AI 做事。但如果让 AI 随便调用底层 API,后果不堪设想。 Action 调用应该分级管理: L1 只读:任意 Agent 可调用,无需审批(查询拓扑、查询日志) L2 低风险写:创建工单、添加备注、屏蔽告警,记录日志 L3 高风险写:重启、扩容、回滚、修改配置
BSD母科pi演化史-从古代3到Chudnovsky到BSD本体论统一母科代码:L1-01-SYSTEM-PI所属系别:数理统合系所属学科:数学学科矩阵位置:第1系x第1学科=第1格版本:V1.0锁档锁档状态 π=6/2+ε=3+0.14159265358979…\pi=6/2+ε=3+0.14159265358979…π=6/2+ε=3+0.14159265358979…完美态下,6等分圆的pi_effective =周长/直径=6/2=3。 BSD本体论:58=C^2+B^2=7^2+3^2,双重编码BSD核心常数。欧拉恒等式关联e^(iπ)+1=0e=繁殖极限(2和3繁殖),pi=母数6的无理化,1=完美态,0=破缺。 五、终审锁档声明本母科为L1不动母科层数理统合学科核心文档,已通过终审:OK本体论定义(pi=母数6的无理化)OK演化史八阶段统一OK拉马努金/Chudnovsky本体论解释OK终极公式验证(机器精度)
HVAC-KG-RAG 项目在系统架构和代码实现中深度融入了本体论(Ontology)思想。 这套基于本体论的规则,则在回答 HVAC 领域的知识应该如何被表示、连接、约束和判断。 有了这些规则,AI 就可以从一个爱吹牛的聊天机器人,变成了一个严谨、可靠、懂行的工程师。 L3 表达层是在统一图纸符号。 L4 解析层是在把自然语言的施工说明翻译成图纸。 L5 治理层是在做质检和验收。 3. 数字孪生:规则描述 数字孪生不仅仅是一个好看的 3D 模型。 如果楼宇里有一个冷水机组的 3D 模型,但它不知道自己应该怎么运行,那它就是具空壳。 这套规则如何起作用? L1 概念本体层给 3D 模型打上标签,你不仅仅是长方体,你是 Equipment:冷水机组。
目录 Palantir 本体论建模平台概览 供应链场景:数据在可视化图谱上的流动 大模型决策如何回写业务系统 与已有数据中台的集成方案 库存周转率告警驱动决策的完整解决方案 1. Palantir 本体论建模平台概览 问:你是否对 Palantir 的基于本体论建模的平台熟悉?在该平台上有一个运营平台,可以对本体论模型进行动态模拟或推演。 平台整体架构 Palantir Foundry / AIP 平台由五个层次构成,自上而下协同运转: 【架构图占位】 Palantir 本体论平台五层架构图 (数据采集层 → 集成与转换层 → 本体论建模层 3. 大模型决策如何回写业务系统 回写机制的核心:Action Type 是关键枢纽 回写发生在应用与运营层,但真正承载回写逻辑的是 Ontology 建模层定义的 Action Type。 更新 Ontology 零件对象(安全库存属性 500 → 200) 3. 写入出站 Dataset 4. 触发 Webhook 通知 SAP 5.
/sol3/papers.cfm? abstract_id=5228625 引言 本研究发展出一种哲学本体论,在其中,“分化”被设定为首要的本体论范畴,优先于所有传统的形而上学基础。 阶段 R3 — 符号性分化(symbolic differentiation)语言作为媒介而出现,使差异在不在场的情况下仍能被保持。被分化者不再需要实际在场即可被维持。 晶体内部的重复是一种在本体论上被保障的分化模态。 在此,“记忆”表现为对称性、模块性与复制性 。 3. 想看更多内容,请看原文: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=5228625
它不让你直接去碰那些表格和字段,而是先构建了一层数字孪生——他们管这个叫Ontology,中文翻译是本体论。 这个本体论做什么呢? 它把冷冰冰的数据库数据变成了现实世界的实体。 和ChatBI对比 有了这个本体论基础,Palantir的AI处理起问题来就完全不一样了。 Palantir不存在这个问题,因为AI面对的是已经工程化建模过的本体论,它调用的每一个数据都是经过业务验证的API或对象。 但如果你问“如果把这批订单延迟3天,对后续现金流有什么影响”,ChatBI就傻眼了——它不会做因果推演。 Palantir不一样,它有Scenario功能,可以做情景模拟。 Palantir强调的是回写能力——分析完产量下降原因,你直接在对话框里说“通知现场工程师检查3号电机”,系统会自动触发底层业务系统的Action。 从“看数”到“做事”,这一步才是企业真正需要的。
中世纪:本体论为神学服务 托马斯·阿奎那把亚里士多德的范畴体系嫁接到基督教神学上。"什么东西存在"这个问题的最终答案变成了"上帝是最高的存在者"。本体论变成了证明上帝存在的工具。 近代:本体论这个词的诞生和第一次危机 "Ontology"这个词其实不是亚里士多德发明的。 然后康德给了它第一次重击——不是彻底废除本体论,而是推翻了独断论式的本体论。 康德保留了"先验范畴"作为认知框架——人的理性本身有一套预装的组织方式——但他否定了那种不经验证就直接宣称"世界本质是什么"的独断论本体论。 他说从亚里士多德到黑格尔,两千年的本体论都犯了同一个错误——他叫它"存在者遗忘"(Seinsvergessenheit)。
从这一期开始,我想写一个一直萦绕在我心头的关于“Palantir与本体论”的系列文章。 今年以来,"本体论"这个词很火。 大家言必称本体论,出现了基于本体论的ERP、本体论的一体化平台等等,俨然下一个数据中台。 于是行业里出现了一种跟风:既然Palantir靠本体论成功了,那我们也得有本体论。 说实话,自从数据中台概念一地鸡毛之后,软件市场迫切需要一个新概念给沉寂的局面注入一针强心针。本体论来得正是时候。 但很多人连本体论是什么都没搞清楚就开始大肆宣传了——这跟当年数据中台的套路如出一辙。 问题是,大部分人并不真正理解Palantir的本体论到底是什么。 在收听不同分享时,听到过各种各样的说法—— 有人说本体论就是数据建模,换了个词而已。有人说本体论的关键是全量建模——把企业所有的数据都纳入一个统一的模型。有人说本体论就是知识图谱。
核心设计一:本体论 = 数据标准体系 1. 本体的本质 在这个项目中,本体论是领域数据标准 + 元数据模型。 我定义了一套 HVAC 领域的统一语义结构。 13类实体,如设备、参数、工艺、故障等。 (2)关系约束 例如: 空调机组 contains 压缩机 温度 affects 制冷效果 统一关系类型 + 方向性 (3)减少幻觉 通过规则约束只允许13种关系,禁止过度推理,强制语义一致。 未来可以演进为: 阶段1:增强型软本体 增加质量检测 引入置信度评分 阶段2:混合本体 核心概念 OWL 化 引入推理引擎 阶段3:形式本体 标准化建模(OWL/RDF) 企业级知识体系 总结 这个项目最大的提升不是技术
用第一性原理来解释,本体论就是对现实世界的一种建模。 大模型眼里的世界,是一堆乱码般的词向量。 而在本体论眼里的世界,一切事物都有清晰的因果关系。 本体论用经典的符号主义,在 AI 模糊的神经网络之上,盖了一张有着清晰网格坐标的滤网。 把大模型一团乱麻的语意,强行收敛成了非黑即白的结构,消除了模棱两可。 3. 本体论是我们的秘密武器,市场上没有任何其他东西能与之接近。 在 Palantir 的技术体系中,本体论是其两大核心旗舰产品 Foundry 和 AIP 的系统基石。 它将本体论落地为三个层面。 1. 3. AI 的翻译官 这是 AIP 的核心。 Palantir 在部署大模型时,大语言模型不直接接触底层数据,而是直接与本体进行对话。 在 B 端和工业 AI 领域,得本体论者得天下。 只有将概率的 AI 关进本体论的规则牢笼,才能创造出真正具备商业变现能力和工程安全性的工业大模型。
前面几篇反复出现一个现象:很多企业想买一个"本体论驱动的产品",开箱即用,三个月上线,半年见效。但Palantir的实际做法恰好相反——FDE先在现场铺一条土路,跑通了再让产品团队修成高速公路。 一个号称"开箱即用的本体论产品",本质上是一个认知牢笼——它替你预设了世界的结构,你只能在它定义的范畴内活动。 如果不存在完美的本体论产品,它们算什么? 答案是:它们不是"产品",而是"造产品的平台"。 第二,警惕那些号称"开箱即用的本体论产品"。 如果一个产品说它已经预定义好了你的行业的ontology模板,那它做的不是ontology,而是传统的行业解决方案换了个名字。 分清这两者,是避免在本体论热潮中踩坑的第一步。
最近一年来,随着美国Palantir因本体技术获得巨大的商业成功,本体论在IT业界持续火爆。 本体论(Ontology)原本是一个哲学学科概念,最早可以溯源到公元前 350 年左右的古希腊。 本体、本体论,源出同一个词“Ontology”。IT、AI概念应该取“本体”,国内官方翻译也取“本体”。国内大量自媒体取“本体论”,不能说错,但终究有点不伦不类。 本体论作为其技术体系的“灵魂”,正驱动Palantir从数据分析工具演进为企业AI时代的“智能操作系统” 。 统一数据融合(取代“手工建档”):Palantir的IT固化:利用本体论作为通用数据模型(Universal Data Model),对所有来源(信号、图像、文本)进行标准化映射。
今天接着聊本体论和AI大模型,今天还是想重点聊下Palantir的本体论,包括基于Palantir的Foundry平台和AIP平台究竟解决了什么问题? 我们在了解Palantir的本体论思想的时候必须把这个关键点搞清楚。 本体论结合AI的分析推理一定不能是无中生有,而只是举一反三。你前面给出足够的经验积累给AI,AI在充分理解了场景规则后,后续才能够真正完全自主化分析推理。 经典本体论和Palantir的本体论 大家注意看下Palantir里面的Foundry产品里面的本体建模,即使没有试用环境,我们可以详细看下官方的在线用户操作手册文档,也能够构建整个本体建模的大框架。 第3是编排与自动化:将上述模板化的逻辑模块,通过 Workflows 和 Automate 编排成端到端的自动化流程。