简介

在大模型时代，Agent作为应用落地范式成为共识，但企业落地效果差，主要因通用大模型缺乏业务理解。通过Ontology建模（如Palantir方案）可让大模型快速掌握业务知识和经验，形成智能化决策大脑，提升企业数字化决策效率，降低成本。企业自建此系统难度高，建议采用成熟方案。Ontology的价值取决于企业数字化决策带来的效益，在制造业、供应链、能源、医疗和金融等领域有广泛应用场景。

---

最近有同学找我咨询，为什么需要Ontology 这一套，以及怎么衡量给企业的价值，自己能不能做之类的话题。

虽然国内的企业喜欢自己 DIY，不过这一套还是难度很高的，建议企业找靠谱的供应商。

下面是详细内容，一起探讨：

1、大模型时代落地范式为什么是 Agent

大模型经过这几年的发展，训基础模型逐渐演变成了少数公司可以玩的起的竞争；更多的公司是想着怎么把大模型的能力应用到业务里面来。

业界基本形成了共识，Agent 是应用落地范式。这种范式下面，大模型作为“通用推理内核”，驱动 Agent 自主决策、动态调用工具、与环境交互。

2、Agent 为什么 2B 落地效果差

前面落地的业务基本上是知识库，BI 查数，数字人等等。大部分Agent 在企业里面落地效果很差，主要原因是通用大模型是基于互联网知识训练而成，缺乏对业务的理解，能给的回答大部分是泛泛而谈，而且幻觉严重。

3、怎么解决Agent 不能在 2B 成熟落地的问题

大模型像刚毕业的大学生，智商是足够的。但是一个刚毕业大学生去一个企业里面，是不能从事企业的工作的。需要经过上岗培训，需要师傅带。逐步掌握企业的业务知识+积累工作经验，有了企业的业务知识，以及工作经验之后，才是一个合规的员工。

那怎么让大模型也可以快速掌握业务知识和掌握工作经验呢？

业界在这块有很多尝试，有不同的实现方法。

从业界最成功的实践来看，最成熟的，以及效果最好，有真实核心业务落地的就是Palantir 这一套 Ontology 建模。

具体什么是Ontology 建模，可以参考我前面写的一系列文字了解。

4、Ontology 给企业的价值是什么，怎么衡量？

这一套最核心的就是通过 语义化建模+大模型 Agent，帮助用户去解决决策，分析，查询等问题。

有了这一套，相当于企业有了一系列智能化决策大脑，大大提升用户数字化决策，降低人力成本，提升经营生成效率。

对一个企业来讲，Ontology 能落地多价值，取决于企业可以通过数字化决策带来的效益有多少。一个简单的思考思路是：

1）梳理下自己企业的业务。

2）找出业务，以及业务流程中可以被数字化的占比。

3）预估当前没有被数字化带来的损失包括直接效益 A1 和 潜在机会成本 B1。

4）预估如果数字化之后，可以带来的直接经济提升 A2，以及潜在战略机会空间 B2。

5）那数字化带来的直接效益应该是 A1 + A2 ，长远效益是 B1+B2。

通常来说越大的企业，规模效益越明显；越成熟的商业模式，提升会更容易。

5、为什么一定需要Palantir 这一套

这是当前业界最成熟，效果最好，有真实核心场景落地的可信任方案。

6、企业能不能自己手工搭建去实现这一套？

Palantir 是平台+服务。

首先从平台来说，整体是一个非常复杂的底层平台+多种应用组合；这一套是需要比较大的积累和投入，一般的企业不具备构建这一套的技术和产品能力。

另外一方面，Palantir 核心提供了建模的 knowhow，帮助企业真实落地效果，这个门槛也很高，企业虽然懂业务，但是怎么把业务做成数字孪生，实现效果，绝大部分企业是不具备能力的。

7、Ontology落地的典型场景？

Palantir 的核心价值主张是为全球最重要、最复杂的机构，在其最关键的业务上，提供一个决策制定和业务执行的“操作系统”。

面向 2B 领域，Palantir 提供 Foundry+AIP，典型的场景有：

1）制造业与工业 (Manufacturing & Industrials)

提高复杂生产线（如汽车、半导体）的良品率、预测设备故障、优化生产计划。

2） 供应链与物流 (Supply Chain & Logistics)

这可能是 Foundry 最成功的商业场景。核心是应对全球供应链的各种中断风险（如自然灾害、地缘政治、疫情）。

3）能源与公用事业 (Energy & Utilities)

优化风力发电场的发电效率、预测油井的维护需求、管理电网的稳定性。

4）医疗保健与生命科学 (Healthcare & Life Sciences)

加速新药研发、优化临床试验、进行真实的疗效研究（Real-World Evidence）。

5）金融服务 (Financial Services)

打击洗钱（AML）、反欺诈、进行复杂的风险管理和监管报告。

8、如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

一直在更新，更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了，有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】👇👇

01.大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生

2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：

国内大模型相关岗位缺口达47万

初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）

70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点

真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！

02.大模型 AI 学习和面试资料

1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工

📦熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你：
✔️ 大厂内部LLM落地手册（含58个真实案例）
✔️ 提示词设计模板库（覆盖12大应用场景）
✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】