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张小明 2026/1/2 2:29:14
东莞石排网站建设,关注公众号阅读全文wordpress,秦皇岛新彪建设,购物网站详细设计RAG负责猜#xff0c;Agent负责演——这几乎是当前企业AI的全部闹剧。为什么我们斥巨资打造的“数字员工”总在表演勤奋#xff0c;却交付不出结果#xff1f;因为我们只给了它一套“方法论”#xff08;工具#xff09;#xff0c;却忘了给它一个“世界观”#xff08;…RAG负责猜Agent负责演——这几乎是当前企业AI的全部闹剧。为什么我们斥巨资打造的“数字员工”总在表演勤奋却交付不出结果因为我们只给了它一套“方法论”工具却忘了给它一个“世界观”本体。本文将带你跟随一位范友AI创业的脚步从被反复捶打到顿悟看懂被Palantir奉为圭臬的“本体工程”如何成为LLM时代真正的胜负手。一个AI创业者主打一个“氛围感营造”vibe building。我的PPT总能让客户感觉赛博坦星人下一秒就要降临他们会议室我的Demo丝滑得让投资人以为帕累托最优已经在他们公司实现了。但现实是我司交付的后台卡得像周一早高峰的东三环。而这一切都要从那场席卷了我们所有人的幻梦开始。第一幕RAG负责猜我的AI大脑死于一份午餐菜单一开始RAG检索增强生成就是我们圈子里的“光剑”每个创始人手里都想挥舞一把。客户那堆积如山、格式感人的PDF、Word、烂Excel不就是等着被我的“企业知识大脑”开光吗结果“大脑”上线第一天销售总监问了个直击灵魂的问题“凤凰项目的毛利率是多少”我们那充满未来感的聊天框开始优雅地转菊花三十秒后自信地回答“亲食堂本周推荐菜品有宫保鸡丁、鱼香肉丝、红烧茄子……”那一刻会议室里的氛围确实营造得非常到位——一种混杂着尴尬、同情和“我就知道”的赛博朋克式冷寂。我当场裂开。后来我们这群“炼丹师”在无数个不眠夜后才算搞懂RAG的本质就是个“CTRLF Pro Max”。它在语义的汪洋大海里靠的是关键词的浮力游泳。在客户的知识库里“凤凰项目”躺在项目计划书里“毛利”的计算规则藏在财务手册第57页的脚注里而具体数据则散落在某个Excel的sheet17的犄角旮旯里。这三者之间隔着一个太平洋的“常识鸿沟”。RAG的“检索”根本“增”不动真正的“强”。它只是把一堆长得像的乐高积木一股脑儿全扔给LLM这个“外包工”让它现场freestyle。运气好拼出个自行车运气不好就是一坨不可名状的午餐菜单。R-A-G说白了就是个猜。第二幕Agent负责演我的数字员工一个热爱cosplay的多动症儿童RAG的坑踩得我脑门发亮。我们没气馁转头就杀向了更性感的方向——Agent。ReAct框架、Tool-Use、Function Calling……这些词一出我又感觉自己是“天选之子”了。这次我不叫“知识大脑”了我管它叫“AI数字员工”听着就像能直接上岗、拿N1的那种。结果这个“数字员工”入职后表现得像个精力过剩但没带脑子的“多动症儿童”。你让它去“查一下凤凰项目的进度然后发邮件催一下负责人”。它的小脑瓜里就开始了一场盛大的内心戏一场ReAct循环的cosplay【思考】老板让我查进度我该用哪个工具【行动】调用document_searcher。【观察】返回了15个文档信息爆炸了【思考】我该看哪个什么是“负责人”【行动】调用user_directory_lookup。【观察】返回了公司所有部门的负责人列表……最后它在原地转了三百个回合的菊花然后告诉我“对不起任务太复杂了。” 要么就是“演”砸了发了封邮件给全体员工标题是“你好凤凰”。客户的眼神从期待变成了慈悲。我明白了我的Agent之所以“智障”不是因为它不够“智能”而是因为它对客户的“世界”一无所知。Agent说白了就是个演。第三幕两个朋友两种活法和一个叫“本体”的幽灵又一个失眠的夜晚我开始怀疑人生。我约了两个也在AI圈里摸爬滚打的朋友喝酒。一个在大厂搞自研我们叫他“卷王”一个在传统企业做甲方我们叫他“金主”。“卷王”一脸“你们凡人不懂”的表情吐了个烟圈说“问题不在AI在你家客户的数据。我们搞了一年多没搞别的就搞‘本体工程’。给AI画一张公司的‘魂环地图’。”我问这活儿得多大的阵仗“卷王”说“不多十几个顶尖数据工程师搞了一年半吧。”我默默端起了酒杯告辞。我又转向“金主”。他慢悠悠地说“我们没那本事自研买了套巨贵的平台。也提本体那套但更像是给了我们一堆现成的‘乐高套装’。开箱即用很快。但总感觉像穿了一身剪裁精良但不完全合身的西装咋动都不得劲。”那个晚上我好像明白了。无论你是“自研卷王”还是“氪金巨佬”想让AI在企业里真正干活都绕不开给它一个清晰的“世界观”。这个“世界观”就是“本体”。而“本体”这个词像一个幽灵总让我想起那个传说中的、神神秘秘的公司——Palantir。第四幕偶遇老炮一场关于“数据灵魂”的进化论命运的齿轮开始转动。上周在一个行业大会上我通过朋友认识了一位“老炮”。头发花白眼神犀利曾在一家能源巨头工作深度跟过一个Palantir的项目。我赶紧像小学生一样凑过去请教。“王总啊”老炮呷了口茶“你们现在搞的这些都是术。而Palantir搞的是道。”“什么道”“‘概念化’(Conceptualization)的道。”老炮说“当年那帮Palantir的FDSE(Forward Deployed Software Engineer )空降到我们公司我以为他们是来写代码的。结果几个月下来代码没写几行天天缠着我们开会。从CEO到一线钻井工人逮谁跟谁聊。他们不是在问‘你的数据在哪里’而是在问‘在你脑子里一个‘油田’到底意味着什么’”“对业务来说‘油田’是地理位置和产量。对财务来说是资产和折旧。对HR来说是人员编制。FDSE的工作就是扮演‘数据神父’听取所有人的‘忏悔’和‘告解’然后把这些不同视角下、存在于人脑中的、模糊的‘概念’统一成一个所有人和机器都能理解的、精确的、唯一的‘数字灵魂’。这玩意儿就是本体 (Ontology)。”我听得入了迷。我把最近看到的一篇学术论文里的发现讲给老炮听研究者发现直接把两份复杂的文档给LLM让它对齐里面的概念它会彻底罢工。但如果你给它一份解释这些文档设计思想的“说明书”也就是概念模型LLM几乎能完美完成任务。老炮一拍大腿“就是这个理那份‘说明书’就是本体的雏形但小王你只看到了其一没看到其二。这套玩法正在进化。”他身体前倾压低了声音“我们那时候是‘大数据时代’。Palantir的魔法靠的是两样东西FDSE超凡的大脑 Foundry平台的强大能力。FDSE负责把业务的灵魂抽出来Foundry负责把这个灵魂灌注到数据里。这是个手艺活精妙但也很重。”“现在呢”我追问。“现在是LLM时代游戏规则变了。” 老炮眼中放光“LLM并没有让FDSE失业而是给了他们一把‘神之锤’。以前FDSE是那个既画图纸又亲自打铁的宗师。现在他们更像个总设计师画完图纸大部分粗重的锻打、塑形工作可以交给LLM这个‘AI铁匠学徒’去完成。”“Palantir自己也没闲着他们在Foundry之上搞了个新平台叫AIPArtificial Intelligence Platform。那玩意儿就是把LLM直接接到了企业的数据灵魂上。以前我们建好本体FDSE还得花一周给我们搭个分析应用的界面。现在我们的业务总监可以直接在AIP里用大白话问‘把北海所有产量不达标的油田以及它们的负责人和联系方式拉个表给我。’AIP里的LLM通过本体瞬间就能听懂这句话里的每一个黑话——什么是‘产量不达标’谁是‘负责人’——然后直接生成结果甚至是个动态看板。从一周的开发变成十秒的对话。你品品这是多大的进化”我倒吸一口凉气。老炮靠回椅背做了个总结性的陈词“所以啊你们现在天天搞Prompt工程其实是在教AI‘怎么说’。而Palantir从始至终搞的本体工程是在教AI‘怎么想’没教会它思考你说得再花哨它也只是在猜在演。”尾声落地生根AI铁匠的诞生和老炮聊完我醍醐灌顶。我的下一步不是更花哨的Agent也不是更牛逼的RAG算法而是——Ontology RAG。在RAG和企业数据之间加一个“本体层”。这个本体就是我司的核心价值。之前用户问“凤凰项目毛利” - RAG猜。之后用户问“凤凰项目毛利” - 本体层告诉AI“凤凰项目是一个‘内部研发项目’它的‘毛利’不存在但有‘预算’和‘支出’你想看的是不是‘预算执行率’” - AI恍然大悟不再演戏给出精准答案。这才是真正的落地生根。而这个本体也不再需要一支“海豹突击队”来构建。LLM的出现让“人机协同”的打铁模式成为可能。人类专家负责提供“图纸”LLM这个“AI铁匠学徒”负责打出“毛坯”最后再由专家来“精修开刃”。而且甚至连这个“图纸”也可以让LLM一起来画。而且的而且甚至的甚至是如果你不懂什么叫领域数据的“本体论”读完这篇文章就可以和LLM聊起来怎么去做一个FDSE因为今天的LLM已经具备自然语言与形式语言的元认知能力而你要做的不过是把你想要构建的认知能力本体投射到LLMontological prompt。所以朋友们当大家还在卷Prompt、卷Agent框架的时候或许我们该往后退一步看看那个被忽略的战场。企业AI的下半场战争的关键已经从“模型智能”转向了“数据灵魂”的塑造。而我一个vibe builder终于找到了我真正要构建的vibe——那是一个让数据开口说话让智能拥有灵魂的未来。普通人如何抓住AI大模型的风口领取方式在文末为什么要学习大模型目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 大模型作为其中的重要组成部分 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。目前开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景其中应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过30%。随着AI大模型技术的迅速发展相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业人工智能大潮已来不加入就可能被淘汰。如果你是技术人尤其是互联网从业者现在就开始学习AI大模型技术真的是给你的人生一个重要建议最后只要你真心想学习AI大模型技术这份精心整理的学习资料我愿意无偿分享给你但是想学技术去乱搞的人别来找我在当前这个人工智能高速发展的时代AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发大模型全套学习资料展示自我们与MoPaaS魔泊云合作以来我们不断打磨课程体系与技术内容在细节上精益求精同时在技术层面也新增了许多前沿且实用的内容力求为大家带来更系统、更实战、更落地的大模型学习体验。希望这份系统、实用的大模型学习路径能够帮助你从零入门进阶到实战真正掌握AI时代的核心技能01教学内容从零到精通完整闭环【基础理论 →RAG开发 → Agent设计 → 模型微调与私有化部署调→热门技术】5大模块内容比传统教材更贴近企业实战大量真实项目案例带你亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌02适学人群应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。vx扫描下方二维码即可本教程比较珍贵仅限大家自行学习不要传播更严禁商用03入门到进阶学习路线图大模型学习路线图整体分为5个大的阶段04视频和书籍PDF合集从0到掌握主流大模型技术视频教程涵盖模型训练、微调、RAG、LangChain、Agent开发等实战方向新手必备的大模型学习PDF书单来了全是硬核知识帮你少走弯路不吹牛真有用05行业报告白皮书合集收集70报告与白皮书了解行业最新动态0690份面试题/经验AI大模型岗位面试经验总结谁学技术不是为了赚$呢找个好的岗位很重要07 deepseek部署包技巧大全由于篇幅有限只展示部分资料并且还在持续更新中…真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发
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