Palantir实体工程实践

news/2025/10/21 9:34:30/文章来源:https://www.cnblogs.com/end/p/19154177
  • Naive RAG,是试图让AI在没有地图的情况下,靠嗅觉找到宝藏。

  • Complex Agent,是试图训练一个没有地图的AI,学会使用各种交通工具。

而真正的出路,是Ontology RAG。它的核心,不是让AI更“能干”,而是让AI先“看懂世界”。

Ontology具体做了什么事情? 我们结合航班延误这个场景举例。

  • 定义实体类型 Obejct Type
    • 如机场、航班、航线、航空器、延误这些实体
    • 对应数据表里的一行就是 Object 的实例
  • 定义Object 的属性
    • 比如机场的名称,机场的缩写,容量大小
  • 定义实体类型之间的关系
    • 如一个机场每一天都有很多航班
  • 定义实体类型的可操作类型
    • 如可以修改某个航班的执行飞行器(换飞机),修改某个预警事件的严重等级。

这些实体的背后都跟实际的数据一一对应。

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