Technology
本体论架构
下一代企业智能基础设施——让AI真正理解业务逻辑
大模型的局限性
1
概率模式匹配导致幻觉问题，关键业务场景不可接受
2
缺乏业务语义一致性，输出结果难以验证
3
黑盒推理过程，无法满足合规与审计要求
本体论解决方案
通过显式定义概念、关系、规则与约束，构建可验证的领域形式化知识库。不同于大模型的隐式概率学习，本体论方法让知识可解释、可审计、可演进。
01
可视化本体建模
上层：领域专家可视化定义概念、关系、规则与约束
02
高效逻辑推理
中层：基于形式化知识库进行严谨的逻辑推导与验证
03
符号与神经网络融合
下层：符号推理引擎与向量检索引擎深度协同
符号-向量混合推理
符号推理引擎
- •严谨的逻辑推导
- •推理过程完全可解释
- •结果可验证可审计
+
深度融合
优势互补
向量检索引擎
- •高效的语义检索
- •模糊匹配与泛化能力
- •大规模数据快速响应
软硬件协同飞轮
S
软件定义场景
本体建模与推理需求定义硬件架构方向
↔
H
硬件释放能力
算力密度提升释放复杂推理计算潜力
软件场景需求 → 硬件架构优化 → 算力能力提升 → 更复杂推理场景 → 软件持续演进