摘要： 互联网从业必备技能-bash编程入门到精通教程 https://lqfarmer.blog.csdn.net/article/details/123958233 解决raw.githubusercontent.com无法访问的问题 https://blog.csdn.net/weixin_44293 阅读全文

摘要： “那么，为什么 Palantir 能如此卓越，与其它技术公司拉开如此大的差距？我认为一个根本性的战略区分，在于它对两个概念的界定：‘能力（Capability）’与 ‘专业技能（Competency）’。” “Capability 是向外能够展示的能力，关注的是最终想要实现的目的，是关心‘做什么’和 阅读全文

摘要： 要解决的问题： 哪些内容需要保存成长期记忆？什么时候保存？由谁来判断？未来如何召回？召回粒度是多少？如何修剪、更新、合并？ https://mp.weixin.qq.com/s/sdi3rgDRiRWhsmbDWc-w-g 阅读全文

摘要： Palantir Technologies，这家以《指环王》中“真知晶球”命名的大数据分析公司，其核心技术之一 Ontology（本体） 正是其平台（如 Foundry 和 Gotham）实现强大数据整合与决策能力的关键。Ontology 不仅仅是一个数据库或数据模型，它更是一个动态的、可操作的“数 阅读全文

摘要： 成功部署AI智能体绝非易事。在AI智能体兴起一年后的今天，一个共识日益清晰：要想做好这件事，需要下真功夫、硬功夫。过去几个月，我们已探讨过生成式AI在价值创造和规模化方面的潜力。本文希望帮助致力于AI智能体部署的企业少走弯路、实现价值创造。 智能体驱动的企业转型，有望带来前所未有的生产力跃升。部分企 阅读全文

摘要： Palantir通过将原始数据进行语义转化，为大模型的智能分析和决策打下了基础。语义转化分为4个层次： 数据语义：进行数据治理，将数据结构化、标准化 业务语义：定义实体之间的业务关系（Link） 逻辑语义：将业务规则、计算逻辑（Logic）附加到实体和关系上 决策语义：沉淀和积累决策模型与经验，支持 阅读全文

摘要： Naive RAG，是试图让AI在没有地图的情况下，靠嗅觉找到宝藏。 Complex Agent，是试图训练一个没有地图的AI，学会使用各种交通工具。 而真正的出路，是Ontology RAG。它的核心，不是让AI更“能干”，而是让AI先“看懂世界”。 Ontology具体做了什么事情？ 我们结合航 阅读全文

摘要： Github上有几个不错的文本切分相关的优秀项目，涵盖了不同技术方向和应用场景： AntSK-FileChunk 特点：基于语义理解的智能文本切片工具，支持PDF、Word、纯文本等多种格式，通过语义分析和向量计算确保切片的语义完整性和连贯性。 GitHub地址：https://github.com 阅读全文

摘要： 设置 Firefox 在点击书签后在新标签页打开，可以通过修改浏览器的高级配置参数来实现。下面我给你详细说明操作方法。修改配置参数主要通过修改 about:config 中的两个参数来控制书签打开方式：参数名称 默认值 功能描述browser.tabs.loadBookmarksInTabs fal 阅读全文

摘要： 赋能智能体：Palantir Foundry本体工程如何构建企业级AI的“可编程数字孪生” 摘要： 随着大语言模型（LLM）驱动的智能体（AI Agent）成为企业数字化的核心驱动力，传统的数据基础设施面临“可行动性”和“可信赖度”的挑战。Palantir Foundry的本体论（Ontology） 阅读全文

摘要： 引言：为什么“本体工程”在当下越来越被强调？ 在 AI+业务落地的浪潮中，很多团队一开始聚焦于模型（LLM、对话模型、检索模型等）、Prompt 设计、上下文检索（RAG）等技术维度。但在真实的企业环境里，落地 AI 的难点往往在于： 多源异构数据如何统一语义、对齐一致的业务视图 不同系统／流程／模 阅读全文