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社区首页 >专栏 >15|企业AI为什么不能只靠文档检索:本体如何补上业务语义?

15|企业AI为什么不能只靠文档检索:本体如何补上业务语义?

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周裕光 Samuel
发布2026-08-24 09:07:21
发布2026-08-24 09:07:21
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概述
RAG让AI知道去哪里找材料,本体让它知道材料中的对象分别是什么、可以沿哪些关系连接、哪些状态和约束不能混用;规则把事实组合成判断,实时系统提供当前值,Context Pack则把本次任务需要的最小切片交付给模型。 这几层不是竞争关系。企业AI既要引用原文、识别对象和读懂规则,也要承认数据缺失,并说明判断依据与人工责任。

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

目录
  • 一、RAG解决找材料,但“找到”不等于“完成判断”
  • 二、企业AI至少要分清五类业务上下文
  • 三、五种上下文供给方式,解决的问题并不相同
  • 四、GraphRAG更会沿文档关系找,但不自动成为正式本体
  • 五、本体补的是语义骨架,不替代文档和实时数据
  • 六、把检索、语义、规则和人工确认串成一条链
  • 七、什么场景值得用本体,什么场景不必急着上
  • 八、回到SH-001:一份合格答案应该长什么样
  • 结语:企业AI缺的往往不是知识数量,而是知识之间的分工
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