Palantir AIP带来的启示：语境为王（Context is the King）

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Palantir AIP如何通过Ontology解决企业AI的语境难题？这篇文章揭示了AI在B端落地的关键突破。

核心内容：
1. 企业AI面临的语境挑战与LLM的局限性
2. Palantir AIP的Ontology架构如何构建动态语境
3. 实体映射、动态图谱和行动图谱三大核心技术解析

杨芳贤

53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

当前，是全球企业焦虑拥抱AI的时代。

我们看到了无数的POC项目，但绝大多数止步于Chat with PDF/Table或企业知识库问答的浅层应用。科技高管们很快发现，不仅是大模型会出现幻觉，更致命的是：AI无法理解企业的实时状态，也无法执行复杂动作。

当一个CEO问AI：我们的供应链现在哪里出了问题？我该怎么办？

通用的LLM会给你写一篇关于供应链管理的MBA论文。

但Palantir AIP会告诉你：广州仓库因飓风停运，影响了3000万元的订单，建议从杭州调货，预计成本增加5%，是否执行？

这就是差距。

作为长期跟踪Palantir的观察者，我认为Palantir AIP之所以能在商业侧实现爆发式增长，核心在于它通过Ontology（本体） 完美解决了Context（语境） 的问题。

今天，我们要为硬核投资者和AI技术高管们拆解一个核心逻辑：Context is the King（语境为王）。

为什么LLM在B端会失智？

在C端消费级互联网，Context往往很短，通常就是用户输入的几句话。但在B端企业级环境，Context是海量的、动态的、且权限复杂的。

一个合格的企业AI Agent，在回答问题或执行任务前，必须瞬间获取以下Context：

数据状态： ERP里的库存、CRM里的客户等级、IoT设备的实时读数。

业务逻辑： 只有特定级别的客户才能享受折扣？库存低于多少必须补货？

操作权限： 提问的人是CEO还是实习生？他有权看到这些数据吗？

因果关系： 如果我做了A动作，会对B业务产生什么连锁反应？

大多数企业AI架构的通病是：直接把LLM嫁接在向量数据库上。 这只能解决非结构化文本检索的问题，却无法理解企业的结构化实体关系。

没有Context的AI，就像一个背熟了百科全书但被蒙住双眼的博士，他知识渊博，但对你当下的处境一无所知。

Palantir的杀手锏：Ontology作为语境引擎

如果你在ontology的字段上增加一个描述，会发现加与不加前后的差别令人震惊。

Palantir AIP之所以强大，不是因为它训练了一个比GPT-5更好的模型，事实上它主要通过AIP Gateway调用GPT-4、Claude等模型，而是因为它拥有Ontology（本体层）。

在Palantir的架构哲学中，Ontology是位于数据层和应用层中间的数字孪生层。

Ontology是如何构建Context的？

实体映射： 它不谈论表和行，它谈论工厂、订单、航班、病人。它把散落在几百个SaaS系统中的数据，映射为真实世界的对象。

动态图谱： 这些对象之间的关系是实时的。卡车连接着订单，订单连接着客户。当卡车延误，客户状态自动更新。

行动图谱： 这是最关键的一点。Palantir不仅定义了数据，还定义了动作。批准订单、重新排产这些动作被封装成API，并与Ontology绑定。

当Palantir AIP运作时，流程是这样的： 用户提问 →→ AIP解析意图 →→ 查询Ontology获取实时Context（包括数据、关系、权限） →→ 组装成高保真的Prompt →→ 投喂给LLM →→ LLM进行推理与决策 →→ 回调Ontology执行动作。

Palantir卖的不是AI，卖的是让AI读懂企业的高质量Context。

Context如何驱动决策？

让我们通过一个典型的AIP Use Case（如松下能源或空客的案例逻辑）来具象化这个过程。

场景：制造业供应链突发中断

Step 1：感知 AIP界面上弹窗报警。这不是因为AI算出来的，而是Ontology连接的气象数据（外部Context）与ERP中的工厂位置（内部Context）发生了碰撞。 AI提示：飓风警报将在4小时后影响B工厂。

Step 2：推理  运营人员问AIP：这会影响哪些订单？ 此时，AIP不仅是去搜索文档，而是遍历Ontology图谱。它找到了与B工厂关联的生产计划，再追踪到对应的下游客户。 AIP回答：将影响3个关键客户的交付，违约金风险总计50万美元。这是基于实时结构化数据的精准回答。

Step 3：模拟  这是Palantir的护城河。人员问：如果我把生产转移到C工厂，可行吗？ AIP需要调用Context中的C工厂当前产能、原材料库存、物流成本模型。 AIP回答：可行，但会导致C工厂原本的订单延迟1天。是否生成调整建议？

Step 4：行动  人员点击执行。 AIP并不是自己去发邮件，而是通过Ontology的回写能力，直接修改SAP系统里的生产排程，并向Teams发送通知。

在这个案例中，LLM只是负责自然语言理解和逻辑串联，真正产生价值的是背后那个打通了读写权限、实时更新的Ontology Context。

3条建议

（1）停止迷信模型参数，开始构建语义层

不要在微调70B还是13B的模型上浪费过多精力。企业的护城河在于数据建模。如果你没有一个统一的语义层来屏蔽底层数据库的复杂性，你的AI永远只能做简单的Chatbot。 记住：Garbage Context In, Garbage Answer Out.

（2）人机协同的核心是交接棒的设计

Palantir AIP强调Human in the Loop。在AIP Logic中，非常强调在关键决策点引入人工确认。 Context不仅是给AI看的，也是给最后拍板的人看的。UI设计必须能展示AI决策的依据。如果AI不能展示它引用的数据源，企业高管永远不敢用它。

（3）从只读走向读写一体

目前市面上90%的B端AI产品是只读的（基于RAG的问答）。Palantir AIP的价值爆发点在于它能回写。要实现这一点，需要在API层做极细颗粒度的权限控制。Context包含了谁能做什么。没有Action的AI，只是一个咨询顾问；有Action的AI，才是数字员工。

Palantir CEO Alex Karp在最近的财报会议和信致股东中反复强调："The mess is the moat"（混乱即护城河）。

企业的数据环境是混乱的、破碎的、遗留系统堆积如山的。

硅谷的许多初创公司试图用一个轻量级的插件来解决问题，这注定失败。

Palantir承认这种混乱，并通过Ontology去治理这种混乱，从而为AI提供了一个清晰的、可操作的Context。

对于投资者而言，理解了这一点，就理解了为什么Palantir能拿下美国军方和BP石油这样的巨型合同。因为他们解决的不是聊天的问题，而是在混乱世界中基于语境做出精准决策的问题。

Context is not just King. It is the Kingdom.