本体论和AI大模型02-接着聊Palantir的本体论思想和解决了什么问题？

大家好，我是人月聊IT。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？

对于Palantir首先要认识到，这家公司早期就是一家做数据集成的公司，注意不是主数据或数据中台，传统BI商业智能公司，其核心做的事情是数据集成。为啥特别强调这点，原因就是Palantir给的解决方案可以最大化的保留你当前已有的IT资产，不管是OLTP系统，还是OLAP系统，并在两者之间构建一个桥梁，或在当前已有的系统外实现一个外挂。

如果企业没有类似BI或数据中台，那么Palantir可以数据中台+数据分析推理一起帮你建设；如果企业已有数据中台，那么Palantir可以和已有的平台对接，通过构建本体模型构建OLTP和OLAP系统间桥梁。

不生产水，而是水的搬运工

在前面文章我做过一个简单模拟，就是对整个库存周转率预警和AIP实时决策后回写的整个过程做一个类似Palantir实现的一个简单模拟。整个模拟我们分为两个步骤。首先是完成一个传统的由已有数据中台就能够完成的采集多方数据进入ODS库，然后形成上层宽表和指标动态计算的过程，如下：

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接着我们执行动态模型，触发AIP动态计算形成回写策略回写采购系统。在这里我们模拟了三种决策意见，实际可能是人工感觉决策后再选择一条最优决策回写到源头的业务系统。

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既然Palantir本身不直接参与业务和流程，也可能不直接提供数仓建模和指标分析，那么为何还要用这个平台？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。

经验在系统外

在传统IT系统的建设中，我们一定要意识到要给关键点，就是对企业端到端业务流程和价值链的支撑已经分而治之，拆分到了类似ERP，SCM等多个业务系统的功能点去实现。业务系统里面并没有一个叫端到端流程的功能，也没有一个明确告诉了业务功能如何支撑了当前业务流程。

对于OLTP类系统的本质是一个执行系统，也就是人基于自己的经验分析和判断最终形成了决策结果后，在OLTP中录入了最终的结果。比如系统能够给你提供的是订单拆分功能，但是有经验的采购员是面对供应商供货能力不足时候，最终决策结果是使用订单拆分功能进行拆分。系统本身是人来操作的，但是操作系统往往基于复杂多变的业务场景，需要靠人的经验判断来采取最佳的操作方法。类似前面谈到的库存周转率下降问题，究竟是引入替代物料，还是降低安全库存配置，系统里面有这两个独立功能。但是你真正需要的是：

场景（库存周转下降）=》人分析决策-》操作结论（替代物料）

这也是我经常强调的IT系统虽然也沉淀和固化了业务流程和业务处理规则，但是还是大量面对复杂场景的处理经验没有显性化到IT系统中，是需要人来进行分析判断，推理决策。IT系统只是最终系统的一个执行点。

包括传统的BI系统一样的道理，当公司的营业收入指标连续多月下降的是时候，BI系统可以给你指标告警。公司经营团队还得基于这个指标异常去详细梳理和分析究竟是什么原因导致的问题，整个业务运作，供应链流程应该如何改进。这个分析决策的过程仍然在系统外。也就是常说的BI系统往往只是辅助你决策，不是真正帮你智能决策。

所以这里就带来一个关键思考。大量有经验的业务人员，游离在系统外的这些分析决策经验能否沉淀和显性化处理，同时借助AI大模型的分析推理能力，让AI来帮我分析决策。AI为何能做这个事情，一个是这些显性化的知识要抽象为一个相互关联依赖约束的模型（本体模型），一个是你原有的系统能够提供给AI分析决策需要的数据。

农夫山泉当时有一个广告词，就是我不生产水，但是我是水的搬运工。到Palantir的产品同样合适。也就是Palantir的产品不是去实现一个业务系统功能，去实现一个类似数据中台的指标，而是真正将你游离在系统外的经验进行建模和显性化，结合已有系统的数据提供+AI大模型分析推理能力，帮你进行分析决策。再直白点，就是进一步降低对有经验的业务人员的游离在系统外的经验判断的依赖。这个事情才是最大的价值点。

所以原来我在聊Palantir的时候也在强调衔接OLTP和OLAP，能够实现改进建议回写是重点。但是大家一定要注意，回写本身并不是重点，这个没有任何技术含量。真正的重点是模型+数据+大模型推理-》得出比有经验员工更优的改进建议。这个才是最大的价值点。

我原来一直强调Palantir的本体模型，核心的建模是人来完成的，模型的构建特别是到了场景分析的时候，有经验的人的问题分析解决思路，做事情的方法论显性化是重点。这个必须构建到模型里面并反复和AI对齐。企业私有业务经验不显性化，简单构建一个本体模型，你就想这个模型代替你企业核心业务专家，这个本身就是瞎扯淡。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。

对于经典本体论前面我也谈到了基于OWL/OWL2构建模型，通过RDF文件实例泛化，复杂规则还可以参考SWRL和SHACL规则语义定义。在OWL里面有类，对象属性，数据属性等定义。

而对于Palantir的建模一般分为两类，一个是语义层即包括了对象，关系，属性的建模，这个和OWL的建模很类似。还有一个就是动力层的建模，包括了Action行为，Function规则等的建模。也就是说实际动力层建模在经典本体论里面是没有的，Palantir也没有参考类似SWRL去构建自己的规则语义，而是自己搞了一套行为建模和规则建模的标准和方法。

所以我原来一直在强调，Palantir的本体建模你觉得是参考OWL规范多点，还是参考传统的面向对象分析设计OOAD和领域建模DDD的思想多点。我个人的观点是Palantir的本体建模参考面向对象+DDD建模的思想更多，同时基于Action和Function两个的定义，进一步让已有的对象语义模型实现了基于行为和规则的回路连接。这也是我上篇文章谈到的，规则连接了对象和行为，构建了一个完整的知识图谱，这个是传统OO建模没有的内容。为何要构建知识网络图谱，一个是方便后面推理，一个是复杂问题本身就是一个相互影响制约的系统工程和闭环回路。

所以我一直强调大家都在本体建模，你最终构建的本体模型就是一个简单树状结构，而非一个复杂网状结构，实际用本体加后续AI推理意义不大。传统的OO建模思路完全就可以解决问题。

从动态建模到动态决策建模

在我前面自己构建的本体建模规范里面，我专门构建了一个场景模型，也就是说场景模型是对已有的对象，行为和规则的组装模型。或者说是我前面谈到的隐性经验的显性化，是一个重要的方法论的表达。

所以对于场景的建模可以理解为动态决策建模。

Palantir的本体论对场景有明确的建模支持，并非完全依靠AI大模型自行推理。它以预定义的业务规则和逻辑（即“本体”）为“栅栏”，约束和指导AI的推理与行动。Palantir提供了名为 “场景”（Scenario） 的专门机制，它是一个在本体数据基础上创建的独立“分支”或“沙盒”。用户和AI Agent可以在这个安全的环境里面进行类似“What-if”分析：自由模拟各种操作或变化（如调整价格、改变供应链），观察其对整个业务模型的影响，而不会影响真实数据。用户可以和平台交互，通过应用一系列预定义的操作（Action） 来模拟不同策略，并并排比较结果，以确定最优解。

那么这个是什么东西？

这个反而是Palantir里面相当核心的东西。简单来说就是有经验的业务人员先将你的经验显性化出来，然后在配合前面已经构建的本体模型，在AI辅助下进一步探索特定场景下分析解决问题的方法论。

也就是有了本体模型还不够，还必须基于企业已有的业务场景和问题，真正构建一个能够解决问题的认知框架。这个东西不能全部放给AI自己搞，而是必须浓缩企业已有的私有经验知识。

这也是我前面谈到的，即使AI大模型能力再强，它也需要基于企业实际业务运作情况进行分析推理，AI推理不能天马行空，而必须基于已有的放了发和认知框架约束。没有这个认知框架的约束，AI就是瞎推理，虽然能够得出结论，可能严重脱离企业实际情况，置信度也相当低，你拿着最终的推理结论实际没有任何价值。

所以大家一定要注意：Palantir的本体论并非让AI在空白画布上自由发挥，而是先由领域专家和工程师共同绘制好一张精确的“业务地图”（本体），并设定好“交通规则”（Actions, Functions）。AI（以及人类用户）可以在这张地图上进行 “沙盘推演”（Scenario） 来探索各种可能性，但其所有行动都受地图和规则的约束。这种设计确保了AI的决策是可解释、可控制且符合业务逻辑的，而非一个不可预测的“黑盒”。

那么在palantir中进行了what if假设分析，AI可能给出了多种行为规则组装的模拟结果。我如果要固化某个场景按特定的行为步骤进行编排。这个内容在palantir里面是否可以固化下来。确保下次场景就选择该分析链路进行分析推理。

实际上Palantir 提供了多种机制，能将你在“What-if”分析中验证有效的分析链路固化为可重复使用的模板，确保下次遇到相同场景时，能直接复用既定的分析推理路径，而非每次都依赖AI重新推演。

当你通过“What-if”分析在沙箱（Scenario）中得到一个理想结果时，可以将这个特定的场景状态保存下来。保存的场景不依赖于创建它的应用模块，可以在任何其他模块中被加载和复用。这相当于为你的分析结论创建了一个快照。

如果一个场景分析方法论和推理阶段步骤你需要严格固化，那么在Palantir AIP里面还提供了自动化工作流 (Workflows & Automations)的功能，对于多步骤的复杂决策链路，你可以将其编排为自动化的工作流。这个和我们常说的类似Dify里面的Workflow定义是类似的，核心就是固化经验并加强对AI的推理约束。

所以一个真实的场景，Palantir能够真正用于数据分析推理，场景决策判断，这个动态分析建模的过程反而更加重要。

整个基于场景的建模，从分析到固化可以分为三个关键的步骤。

第1是探索与验证：在 Scenario（场景） 沙箱中，利用 Actions（操作） 和 Functions（函数） 进行自由的“What-if”分析，找到最优解决方案。第2是抽象与模板化：将验证有效的逻辑抽象出来。例如，在 Pipeline Builder 中创建自定义函数，或在 Workshop 中保存 Scenario。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。

所以当我谈到这里的时候，你会发现我前面构建的对象，行为，规则，事件，场景，主体的本体建模规范完全是和Palantir类似的。最近我在考虑本体模型和我们低代码平台的兼容性，从场景模型中单独拆分了流程模型，从对象模型中单独拆分了报表模型。如果考虑整个模型和外部的集成和协同，那么还差一个接口模型，如果考虑整个模型和已有的数据中台集成能够完成数据拉取，那么还差一个数据Mapping的映射模型。

今天分享就到这里，希望对大家有所启发。