引：Palantir Ontology 各种概念还是比较复杂的，花了点时间研究这个，总结出来分享给大家。
1 Palantir 核心概念
1.1 本体是什么
本体（Ontology）是Palantir提供的一种高级数据组织模式。
它通过有效地组织结构化数据、非结构化数据、函数（functions）、模型（models）等资源，构建出一种更适合大型模型应用开发所需的数据形态。
1.2 本体的逻辑层次
1.3 本体发展历史
Palantir的Ontology的发展历史，并非一蹴而就，它的发展与公司的本身的成长和其核心产品的演进紧密相连。
- 数字孪生：真实世界运营环境的动态、数字化的表示。
- 语义层：将底层的原始数据转化为具有业务含义的对象、属性和连接。使得用户可以用他们熟悉的业务术语来理解和操作数据，而不是直接面对复杂的数据表和代码。
- 行动基础：Ontology不仅仅用来看数据，更重要的是支持基于数据的行动（ActionTypes、Functions），允许用户在理解数据的基础上，触发实际的操作或决策流程。
1.4 本体包含哪些东西（概念定义）
本体围绕数据、逻辑和操作3个决策核心元素进行构建。
1.4.1 数据（Data）
以object（对象）、属性和链接组织数据。将现有数据源映射到Ontology 中的object、属性和链接（object之间的关系）上，更通过语义描述（如描述“A公司是B公司的供应商”）使数据具备可理解性与逻辑推理能力，将现实世界中复杂的业务逻辑转化为人类与AI都能理解的形态。
1.4.2 逻辑（Logic）
逻辑是企业的“决策操作系统”，企业的每一个重要决策，往往都不是由单一数据触发的，而是综合各种信息、规则、预测和优化之后得出的结果，这背后支撑的，就是企业的“逻辑资产”，例如：
- ERP 或 CRM 中定义的业务规则；
- 数据科学平台上训练好的预测模型；
- 运筹优化系统中的路径规划或产能分配算法；
- 财务模拟工具里的风险评估逻辑；
- 嵌在某个 Excel 模板中的“决策流程”
本体里面的逻辑就是这些“逻辑资产”的代码化，包括决策模型、业务规则、业务流程等。将企业中所有的逻辑资产统一表达，赋予语义上下文，让它们能像“积木”一样被组合、被 AI 使用，从而使AI真正参与到“智能决策”中，有助于把 AI 推理约束到确定性算法和已有业务规则里，保证决策的可控性。
1.4.3 操作（Action）
操作定义了决策可执行的具体操作，约束了决策的执行路径。包括平台提供的操作类型（用户可以一次性对objects、属性值和链接进行的一组更改或编辑的定义）、自定义操作（用户可以编写函数）。
引入“动作”要素，旨在将决策方案安全地、可控地写回到事务系统、边缘设备等操作端，完成从“决策”到“执行”的闭环，让 AI 从“理解企业”迈向“运营企业”。
通过操作，可以捕获决策带来的数据变化，构建动态演进的本体，使离散的业务决策转化为可溯源的数字资产。不仅为后续决策提供历史参照框架，也可用于模型重训练/参数微调，提升决策效率，形成决策闭环。
1.4.4 三者简单描述
在 Ontology 的语境下，当提到一个决策包含数据、行动、逻辑时：
数据 (Data)： 指的是 Ontology 本身代表的业务状态，即相关的对象、属性和链接的集合。
行动 (Action)： 指的是基于决策结果需要执行的行动类型。
逻辑 (Logic)： 指的是实现这个决策过程的函数。这个函数会接收 Ontology 中的数据作为输入，执行业务规则和计算，最终决定是否触发某个行动类型，或者在执行某个行动类型时，函数内部的具体步骤。
1.5 Palantir 的核心理念
对 LLM 能力边界的正确定位（阅读理解、工具调度），结合真实而非幻觉的本体查询+企业逻辑，最大可能地保证结果的准确性（真正可用），同时降低本地查询 和企业逻辑的构建成本，实现高 ROI。
1.6 Foundry是什么
foundry 是Palantir 面向企业的数据中台。
1.7 AIP 是什么
Palantir 的 API 概念比较混乱，包含三个层次，分别是助手，在底层平台AI 加速的 feature，以及最上面的 workflow 平台。
AIP 的核心价值：Palantir AIP 使您能够将大语言模型锚定在本体的数据之上，从而为模型提供可信的数据支持，帮助其生成更相关的结果。AIP Logic 还允许您通过工具扩展 LLM 的能力，将某些逻辑任务委托给更合适的计算方式来处理。
1.7.1 AIP logic（实质上是 workflow）
AIP Logic 彻底改变了 AI 函数的创建方式，它提供了一个无代码环境，简化了高级 LLM 与本体的集成。它旨在简化开发流程，使开发者能够轻松构建、测试和部署 AI 函数，而无需深入研究复杂的编程或工具配置。
下面是 AIP logic 编排界面。
1.7.2 AIP logic 和 Ontology logic 的区别
AIP 中的 Logic (Block, Prompt) 与 Ontology Logic 的关系
这里的概念有一些层次。AIP（Artificial Intelligence Platform）是构建在 Palantir Foundry 和 Ontology 之上的平台，旨在将AI（包括LLM）能力与企业的实际运营相结合。
Ontology Logic (Functions): 这是企业核心的、规范化的业务逻辑和操作实现，直接与数字孪生交互，负责执行标准化的操作（如更新状态、触发流程）。它们通常是确定性的，或者至少是按照预定义的业务规则执行的。
AIP Logic (Blocks, Prompts): 这层 Logic 主要关注如何利用AI（特别是LLM）在 Ontology 的语境下解决问题并驱动行动。它更侧重于工作流的编排、AI的推理过程以及如何将AI的输出转化为对 Ontology 的操作。
Use LLM Block: 这个 Block 的 Logic 在于如何构造发给 LLM 的 Prompt，以及如何处理 LLM 返回的结果。Prompt 本身包含了你希望 LLM 执行的任务描述、需要参考的 Ontology 数据、以及对输出格式的要求。这里的逻辑是关于如何有效地“指挥”AI完成特定任务。
任务级的 Prompt： 比如“分析库存数据和销售预测，找出未来一个月内可能缺货的商品，并生成一份包含商品名称、当前库存、预测需求和建议补货量的列表”。这里的逻辑描述了AI需要执行的分析步骤和输出要求，但它依赖于 Ontology 提供了结构化的库存数据和销售预测数据。AI的输出可能被后续的 AIP Logic Block 处理，比如调用一个 Ontology Function 来创建补货订单对象。
1.8 各个产品层次关系（产品逻辑架构）
下面这张图展示各个层次关系
