业务语义：从Ontology构建到大模型集成的技术路径探析

业务语义：从Ontology构建到

大模型集成的技术路径探析

亚信科技（中国）有限公司

业务语义层是位于数据湖和上层应用之间的一层抽象，它以本体的形式对企业的业务对象进行定义，形成“数字孪生”。本体不仅描述了单个业务对象的特征，还明确了它们之间的复杂关系，从而使得机器可以理解并处理这些信息。例如，在金融行业中，本体可以定义“客户”、“产品”、“交易”等核心概念，并明确它们之间的关联关系（如“客户持有产品”、“交易涉及客户”等），从而为AI应用提供统一的业务理解框架。

业务语义层的核心价值体现在以下几个方面：

首先，业务语义层能够解决数据“巴别塔”问题。在企业内部，数据往往分散在不同的系统中，同一业务对象在不同系统中可能有不同的名称和定义。例如，“客户”在CRM系统中可能被称为“客户”，而在财务系统中可能被称为“账户”，这些名称可能指向同一实体。业务语义层通过实体对齐和属性提取，将这些分散的数据统一到一个共同的语义框架下，消除数据孤岛，实现数据的无缝整合。

其次，业务语义层提升了AI应用的准确性和可靠性。大模型虽然具有强大的泛化能力，但在处理企业特定业务场景时，往往因为缺乏对业务语义的深入理解而导致错误。例如，当用户询问“华东区XX商品的下单金额周环比下降”时，大模型可能无法准确理解“周环比”的含义，或无法正确关联“华东区”和“XX商品”的数据。业务语义层通过预设数据指标的定义与管理，确保一致性和准确性，避免业务理解偏差，从而提高AI应用的准确率。

第三，业务语义层降低了AI应用的开发门槛和学习成本。传统的AI应用开发需要专业的数据科学家和算法工程师，而业务语义层通过低代码或无代码的方式，使业务人员能够直接参与AI应用的开发和配置。例如，通过业务语义层，业务人员可以定义“客户信用评估”的业务逻辑，包括需要考虑的因素（如历史交易记录、还款情况等）和评估方法，而无需编写复杂的代码。

最后，业务语义层提供了数据安全和权限管控的保障。在企业应用中，数据安全至关重要。业务语义层通过指标权限管理，精细化控制数据与指标的权限，确保查询安全性和可控性。例如，可以定义不同角色的用户对特定业务对象的访问权限，从而保护敏感数据不被未授权访问。

图1 本体、元数据与知识图谱构成的语义层组件

构建业务本体是业务语义层的核心工作，它涉及到实体对齐、属性提取和关系定义等关键技术。以下是构建业务本体的主要技术手段：

（一）实体对齐技术

实体对齐是指在异构数据中判断两个实体是否指向同一对象，解决实体冲突和指向不明等问题。在构建业务本体的过程中，实体对齐（Entity Alignment）是至关重要的第一步。它旨在解决企业内部异构系统中同一业务对象在不同数据源中存在命名、结构或语义差异的问题，从而判断这些分散的记录是否指向现实世界中的同一个实体。这一过程不仅需要技术手段的支持，还需结合业务上下文进行综合判断。

实体对齐通常采用多维度相似度计算方法，综合结构化属性和非结构化文本信息进行匹配。例如，通过计算字段值的编辑距离、余弦相似度或使用自然语言处理模型（如BERT）提取语义特征，系统可以量化两个实体之间的相似程度。此外，还需引入规则引擎或机器学习模型对相似度结果进行加权融合，设定阈值以判定是否为同一实体。例如，若“客户名称”相似度超过90%且“联系电话”完全一致，则可判定为同一客户。

一个典型场景是零售企业整合CRM系统与财务系统中的客户数据。CRM系统中某客户记录为“张伟，电话138xxxx1234，邮箱”，而财务系统中记录为“张维，138xxxx1234，”。尽管姓名存在“伟”与“维”的差异，但电话和邮箱高度一致。通过实体对齐算法，系统识别出这两条记录极大概率指向同一人，从而将其合并为统一的客户本体实例，避免重复统计与分析偏差。这一过程有效解决了因拼写错误、缩写习惯或系统命名规范不同导致的实体冲突问题，为后续的业务逻辑建模奠定准确的数据基础。

（二）属性提取

属性提取是从结构化和非结构化数据中提取有价值的属性信息，为实体构建更全面的“画像”。属性提取技术主要分为结构化数据提取和非结构化数据提取两种。

结构化数据提取主要是从关系数据库、Excel表格等结构化数据源中提取属性信息。常用方法包括直接映射、模式匹配和数据清洗等。例如，可以将数据库表中的字段直接映射为本体中的属性，或通过模式匹配从数据中提取特定类型的属性。在实际应用中，低代码平台通过数据API的管理和可视化编排能力，实现了多系统之间数据的快速集成和数据模型的转换，为业务语义层提供丰富的属性信息。

非结构化数据提取主要是从文本、语音、图像等非结构化数据中提取属性信息。常用技术包括自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）和深度学习等。例如，可以使用命名实体识别（NER）从文本中提取“客户”、“产品”等实体及其属性，或使用图像识别技术从产品图片中提取“颜色”、“尺寸”等属性。在实际应用中，可通过思维链分析和歧义反问技术，提升查询泛化性，减少从文本到SQL的误差，从而支持更准确的属性提取。

（三） 关系定义技术

关系定义是业务本体构建的核心环节，用来定义业务对象之间的关系和逻辑。关系定义技术主要包括静态关系定义和动态关系定义两种。

静态关系定义主要描述实体之间存在的长期、稳固的显式关系。例如，可以定义“订单”和“客户”之间的“属于”关系，或“产品”和“供应商”之间的“供应”关系。在实际应用中，地铁运营安全风险领域本体定义了包含328个子类、32个实例属性、12个类间关系的本体结构，用于描述地铁安全风险相关的概念及其关系。

动态关系定义则主要描述实体之间的事实推理规则，实现业务逻辑的动态调整。例如，在地铁安全风险领域，SWRL规则可以定义如“火灾事故(?x)^对应致因因素(?x,电气设备故障)→采取应对措施(?x,切断地铁线路电源并喷射干粉扑火)”的推理规则，支持风险因素分析、风险事件链补充、风险指数计算和防范策略填充等功能。

在实际交付过程中，自顶向下与自底向上相结合的方法通常比单一方法更有效。例如，在定义本体关系的过程中，以权威文件为标准构建顶层领域本体，采用模式映射的方法从数据库中生成初始局部本体，通过本体映射对领域本体进行规范化处理，该方法能够较为全面准确地构建出领域本体。

图2 实体-关系结构在知识图谱中的体现

在本体对象与之间的关系定义好后，形成了企业业务对象的“名词”。接下来则需要对这些“名词”定义对应的动作和业务逻辑，属于“动词”的定义环节。一般来说，项目交付中会采用低代码/无代码平台，通过可视化图形界面（拖拽搭建或配置化方式）编写应用程序，而无需进行传统的编程开发。业务本体与低代码/无代码平台的协同是实现AI与业务融合的关键环节，它使业务人员能够基于业务本体快速构建和配置业务逻辑，降低AI应用的开发门槛。

（一）业务本体驱动低代码组件

业务本体中的类、属性和关系可以转化为低代码平台中的可视化组件。例如，本体中的“客户”类可以转化为低代码平台中的可拖拽对象，其属性（如“客户ID”、“客户名称”等）可以转化为表单字段或API参数，其关系（如“客户→订单”）可以转化为流程节点或API调用。

例如，在教育行业中，某高校通过低代码平台整合业务本体（如“科研管理”、“教学管理”数据集），将本体定义的业务对象（如“课程”、“设备”）转化为可拖拽的表单组件，并通过SQL动态角色实现权限关联（如“教务处角色→管理范围”）。这种映射关系使非技术用户能够轻松理解并操作业务对象，显著降低了开发门槛。

（二）元数据驱动的逻辑编排

低代码平台通过元数据描述业务逻辑，将业务能力抽象为可配置的要件（如数据对象、文件上传、分布式事务等）。开发者通过可视化界面操作这些要件，系统将这些配置信息保存为元数据，运行时通过加载元数据还原出业务逻辑处理的规则和实现方式。

在行业落地项目中，低代码平台用来描述业务逻辑的元数据通常由若干有顺序的“操作”构成，每个操作包含操作类型、配置参数、输入参数和输出参数等。整体业务流程可以以JSON或XML的结构进行展现，使业务逻辑的配置变得简单直观，用户可以通过可视化界面操作这些元数据，而无需编写复杂的代码。

（三）动态权限与实时同步

基于本体的权限模型（如角色与管理范围的关联）可以直接集成到低代码平台，实现自动化授权。行业中常见的大部分低代码平台都支持SQL动态角色，可配置SQL语句从第三方数据库中抓取角色成员，并能够配置定期同步和设置每个角色成员的管理范围。

在业务本体更新后，低代码平台需要能够自动刷新组件库或流程模板，确保逻辑一致性。一般来说，业务定义会通过系统元数据进行完整的描述，并由通用执行引擎提供动态运行容器。例如，业务的元数据可以由基本组件进行定义：AgreementSpec（业务合同）、RoleSpec（数据关联）、PropertySpec（数据属性）、RuleSpec（业务规则）、RequestSpec（业务交易）等，当本体属性更新后，上层的业务元数据属性也会进行相应的联动调整。

（四）企业级应用案例

在实际企业应用中，业务本体与低代码平台的协同已经取得了显著成效。例如：‘

· Palantir：Palantir通过其Foundry平台深度应用业务语义层，将分散的异构数据转化为基于本体的“动态数据模型”，构建企业级“数字孪生”。它利用语义层统一定义业务实体、属性及关系，实现跨系统数据的智能关联与治理。用户可在语义层之上进行低代码分析流程编排，并将标准化的业务逻辑与数据上下文作为“工作流”和“智能工具”提供给AI模型，显著提升了数据分析的准确性与AI在复杂业务场景（如供应链优化、风险防控）中的决策能力，成为AI与业务深度融合的典范。

图3 Palantir Foundry平台实时协作模式

· 数势科技：通过构建企业级统一语义层（Semantics Layer），将本体定义的业务对象和关系转化为低代码平台的可视化组件，支持非技术用户快速构建复杂业务流程。例如，将“华东区XX商品的下单金额周环比下降”转化为可配置的查询组件，用户可以通过简单的拖拽操作构建复杂的业务分析流程。

这些案例表明，业务本体与低代码平台的协同能够有效降低AI应用的开发门槛，提高业务流程的灵活性和可扩展性。

业务语义层与大模型的集成是实现AI与业务深度融合的关键环节。通过提示工程和工具集设计，业务语义层可以为大模型提供结构化的业务知识和标准化的调用方法，使大模型能够深入理解业务对象、逻辑和工作流。

（一）提示工程方法

提示工程（Prompt Engineering)是指通过针对性地设计提示词（Prompt)，引导大模型产生特定应用场景所需的输出。在业务语义层与大模型集成中，提示工程需要将本体中的类、属性和关系转化为结构化的提示模板，以提高大模型的业务理解能力。

常用的提示工程框架包括IOIC框架（指令、背景、输入、输出指示器）和TESRS原则（告诉大模型做什么&不能做什么、给出示例、明确任务边界等）。例如，针对“华东区XX商品的下单金额周环比下降”的问题，可以设计以下提示模板：

· 指令：请分析华东区XX商品的下单金额周环比下降情况。

· 背景：华东区是公司的重要市场，XX商品是公司的主打产品。周环比是指本周与上周相同时间段的比较。

· 输入：华东区XX商品最近两周的下单金额数据。

· 输出指示器：请提供下降幅度、原因分析和应对建议。

这种结构化的提示模板能够引导大模型更准确地理解业务问题并提供有价值的输出。

在实际应用中，可以采用本体驱动的提示词生成技术，将业务本体导出为RDF标准格式文件，再通过中间件提取类、属性和关系，生成结构化提示模板。例如，在上述示例中，XX商品可以从本体知识图谱的产品类中取得，同时产品类又会与“营销”、“区域”等本体类进行关联，从而自动化生成提示词的背景信息以及输入输出指示，无需研发人员对每一个可能出现的问题都分别定义提示词。

（二）工具集设计框架

工具集设计是业务语义层与大模型集成的重要环节，它涉及到如何将本体中的原子动作（如“库存预警”）封装为可调用的服务，以及如何设计工具调用的指令格式（如“/采购订单生成”）。

通过业务语义层定义的本体对象、其原子方法以及对象间的业务逻辑，可以被系统性地封装为标准化的接口，形成供大模型调用的工具集。具体而言，每个本体对象（如“客户”、“订单”）可映射为一个资源（Resource），其原子动作（如“创建订单”、“查询客户余额”）则被封装为标准的RESTful API或MCP（Model Control Protocol）指令。这些接口的输入输出参数严格对齐本体中的属性定义，确保语义一致性。例如，可定义/api/v1/orders接口用于创建订单，其参数customer_id和product_sku均源自本体定义。

这种方法的价值在于：首先，它为大模型提供了可理解、可预测的调用契约，模型只需理解工具的功能描述和参数要求，即可生成正确的调用请求，避免了直接操作底层系统的复杂性和风险。其次，封装过程实现了业务逻辑与实现细节的解耦，即使后端系统变更，只要接口语义不变，大模型的调用逻辑就无需修改，保障了AI应用的稳定性。最后，标准化的工具集构成了企业级AI能力中心，使得大模型能够安全、合规地执行复杂业务流程，真正将AI能力嵌入到核心业务运作中，是实现“AI智能体”落地的关键支撑。

构建强大的业务语义层需要系统化的实施路径，同时也面临一系列技术挑战。

（一）实施路径

构建业务语义层的实施路径主要包括以下几个步骤：

首先，业务需求分析与本体设计。需要明确业务范围和目标，收集业务术语和概念，设计本体的类、属性和关系。例如，在零售行业中，需要定义“客户”、“产品”、“订单”、“库存”等核心概念，以及它们之间的关系（如“客户→订单”、“订单→产品”等）。

其次，数据集成与实体对齐。需要从不同系统中集成数据，通过实体对齐算法将分散的数据统一到共同的语义框架下。在这里，数据工程师可以参考传统数据治理的OneID思想，将来自不同业务的同类型实体进行相应的对齐。

第三，属性提取与关系定义。需要从结构化和非结构化数据中提取属性信息，并定义业务对象之间的关系和逻辑。例如，可以定义“当订单金额大于10万元，或供应商评级为低，则订单状态标记为高风险”的业务逻辑。

第四，低代码/无代码平台集成。需要将业务本体与低代码/无代码平台集成，支持业务人员快速构建和配置业务逻辑。例如，可以将本体中的“订单”类映射为低代码平台的可拖拽对象，其中的“设置完成状态”行为可以通过低代码/无代码平台，将“订单”的“状态”属性标记为“完成”，并且将其绑定到应用程序中的某个操作按钮。

最后，大模型集成与提示工程。需要将业务本体与大模型集成，设计结构化的提示模板，引导大模型理解业务对象和逻辑。例如，可以将本体中的类、属性和关系转化为提示词，提高大模型的业务理解能力。

（二）技术挑战

构建业务语义层面临一系列技术挑战，主要包括以下几个方面：

首先，本体构建的复杂性和成本。传统的本体构建需要领域专家和数据科学家的深度参与，工作量大且耗时。例如，构建一个完整的零售行业本体可能需要数月甚至数年的时间，涉及数百个类和数千个属性。Palantir的本体层提供了较好的“自下而上”本体构建方法，基于大数据平台中一定程度上预先梳理好的数据模型，在工程化层面大幅度降低了本体的构建成本，使其大规模商用成为可能。

其次，多源数据的整合与实体对齐。企业数据往往分散在不同的系统中，格式和结构各异，实体对齐困难。例如，“客户”在CRM系统中可能被称为“客户”，而在财务系统中可能被称为“账户”，实体对齐需要复杂的算法和人工干预。

第三，动态业务逻辑的管理与更新。企业业务逻辑不断变化，本体需要动态更新以适应变化。例如，零售行业的促销规则可能每周变化，本体需要及时更新以反映新的业务逻辑。

第四，大模型与本体的协同与优化。大模型需要与本体协同工作，理解业务对象和逻辑，并优化工具调用路径。例如，大模型可能需要通过强化学习不断优化工具调用策略，提高业务决策的准确性和效率。

（三）实施建议

为有效构建业务语义层，建议企业采取以下措施：

首先，建立跨部门协作机制。业务语义层的构建需要业务部门、IT部门和数据团队的紧密协作，确保本体设计符合业务需求，数据集成满足技术要求。

其次，采用渐进式实施策略。可以从特定业务场景开始，逐步扩展到更广泛的业务领域，避免一次性构建过于复杂的本体。例如，可以从零售行业的库存管理开始，逐步扩展到客户管理和销售预测等更复杂的场景。在Palantir的实际落地应用中，其CTO的访谈也经常提到类似的企业交付实施策略。

第三，选择合适的本体管理工具和平台。选择适合企业需求的本体编辑工具、知识图谱平台、低代码开发平台、以及AI集成平台，降低本体构建和管理的复杂性。

第四，培养业务语义构建和管理的专业人才。企业需要培养能够理解业务需求并掌握本体构建技术的专业人才，确保业务语义层的持续更新和优化。企业可以考虑基于传统的数据治理团队，结合一定的业务领域专家与应用开发专家，构建企业的业务语义运营管理人才梯队。

最后，建立本体与大模型的协同机制。通过提示工程和工具集设计，建立本体与大模型的协同机制，确保大模型能够深入理解业务对象和逻辑，提高AI应用的准确性和实用性。

图4 业务语义层在企业AI架构中作为关键桥梁

随着AI技术的发展和企业数字化转型的深入，业务语义层将呈现以下发展趋势：

（一）本体与大数据的深度融合

未来，业务语义层将深度融入大数据平台，成为其核心的“智能中枢”。这不仅仅是对传统数据语义（如数据表结构、字段定义、业务指标口径）的简单继承，更是一次根本性的跃迁。业务语义将底层离散的数据表和指标，升维重构为包含业务描述、业务属性、业务关系以及业务行为（原子动作与逻辑）的完整“数字孪生体”。每一个数据实体（如“客户”、“订单”）不再仅仅是数据库中的一行记录，而是具备了丰富业务内涵的、可交互的活对象。

这种融合使得大数据平台从“数据仓库”进化为“业务知识平台”。业务人员无需深究复杂的SQL或数据表关联，即可通过直观的语义层理解数据的业务含义、来龙去脉和使用规范。数据的消费从技术驱动转变为语义驱动，业务语义层为数据的真正理解和标准化使用奠定了坚实基础，极大地降低了数据使用门槛，确保了跨部门、跨应用的数据一致性与准确性，最终释放数据作为核心生产要素的全部潜能。

（二）本体与AGI的深度融合

随着人工智能向通用人工智能（AGI）迈进，业务语义层将扮演前所未有的关键角色。AGI的目标是具备类人乃至超人的智能，能够理解、学习并执行任何复杂的任务，尤其在跨领域、高动态的商业环境中做出自主决策。然而，AGI的“通用性”离不开对特定领域深度、结构化知识的支撑。业务语义层正是为此而生——它将不再是简单的数据字典或模型，而是演进为AGI的核心知识库与行动指南。

通过本体构建的“数字孪生”体系，业务语义层为AGI提供了企业运行的完整、精确的“世界模型”。它不仅定义了“客户”、“产品”、“流程”等实体及其属性，更关键的是，它编码了实体间的复杂关系、业务规则、原子动作和标准化工作流。这使得AGI能够超越基于统计模式的预测，真正理解业务的因果逻辑、约束条件和价值目标。AGI可以基于此知识库进行深度推理，自主规划任务、调用标准化的工具集（如API、微服务），并持续从执行结果中学习和优化。可以说，业务语义层是连接AGI强大通用能力与企业具体业务实践的“神经中枢”，是实现真正自主、可靠、可解释的企业级智能决策的基石。

（三）多模态语义层的构建

随着多模态人工智能（Multimodal AI）的迅猛发展，未来的业务语义层将突破传统以结构化数据和文本描述为主的局限，演进为多模态语义层（Multimodal Semantic Layer）。这一趋势的核心在于，将文本、图像、语音、视频乃至传感器数据等多种模态的信息，统一整合并锚定到业务本体的同一实体和概念之下。

例如，一个“产品”本体实例不仅包含其名称、规格、价格等文本属性，还将关联其高清产品图片、宣传视频、客户语音评价的转录文本与情感分析结果，甚至包括生产线上的质检图像。多模态语义层通过先进的跨模态对齐与融合技术，解决不同模态数据间的异构性（Heterogeneity）和深层次的语义鸿沟（Semantic Gap）问题，建立跨模态的统一语义表示。

这种深度融合使得AI系统能够获得前所未有的、更全面、更立体的业务场景理解能力。客服AI不仅能读懂工单，还能分析客户上传的故障图片；供应链AI不仅能处理订单数据，还能结合港口监控视频评估物流效率；营销AI能综合分析广告文案、视觉设计和用户反馈视频来优化策略。多模态语义层因此成为驱动下一代智能交互和决策的核心基础设施，让AI对业务的理解从“平面”走向“立体”，真正实现对复杂现实世界的全面感知与智能响应。

（四）行业标准知识库的形成

随着业务语义层在金融、医疗、制造、零售等各行业的深入应用与实践，一个重要的发展趋势是行业标准知识库（Industry Standard Knowledge Base）的逐步形成与普及。这些知识库由行业协会、领先企业或技术联盟共同推动，旨在为特定领域构建一套被广泛认可的、标准化的本体模型，涵盖该行业核心的业务实体（如“患者”、“金融产品”、“生产设备”）、关键属性、通用业务流程、行业术语定义以及合规性规则。

行业标准知识库的建立，为AI应用提供了一个统一、权威的业务理解框架。新进入的企业无需从零开始构建复杂的语义体系，可以基于标准知识库进行快速初始化和定制化扩展，从而显著降低构建业务语义层的时间成本、技术难度和试错风险。同时，它促进了跨企业、跨系统的数据互操作性和知识共享，使得AI模型可以在标准化的语义环境下进行训练和迁移，加速了AI解决方案在行业内的规模化复制与应用。可以预见，行业标准知识库将成为推动产业智能化升级的“公共基础设施”，极大地提升整个行业的数字化协作效率和AI创新速度。

（五）从“人机协同”到“自主业务”的演进

业务语义层与大模型的深度融合，正推动企业业务形态经历一场深刻的演进：从传统的“人工业务”，发展到“人机协同业务”，最终迈向“自主业务”（Autonomous Business）的新阶段。在“自主业务”模式下，AI不再仅仅是辅助工具，而是成为业务流程的主动执行者。依托业务语义层提供的结构化知识图谱、标准化的原子动作和预定义的业务逻辑，大模型能够自主理解复杂的业务意图，规划最优执行路径，并调用相应的工具集完成端到端的业务流程，整个过程无需人工干预。

例如，一个AI智能体可以自主分析市场数据，预测需求变化，触发采购订单，协调物流安排，并动态调整营销策略。这种演进将极大提升企业运营的灵活性、响应速度和决策效率，实现真正的实时智能。业务语义层作为AI理解与行动的“业务宪法”，是实现这一跃迁的基石，标志着企业数字化转型从“流程自动化”迈向“决策智能化”和“运行自主化”的新纪元。

业务语义层作为AI与业务融合的基石，正成为企业数字化转型的关键基础设施。它通过本体的方式定义数据湖中的数据，形成企业业务对象的“数字孪生”，并精确描述业务本体间的相互关系，为上层应用提供低代码或无代码编排业务逻辑的能力。同时，基于本体对象，用户可以定义业务对象的原子动作和不同对象之间的业务逻辑，将这些编排后的流程、业务对象和原子动作作为大模型提示词和工具集开放给上层应用，使大模型能够真正深入理解业务对象、逻辑和工作流。

构建强大的业务语义层不仅能够解决数据“巴别塔”问题，还能为AI应用提供坚实基础，推动企业从“人工业务”向“人机协同业务”再到“自主业务”的演进。在未来，业务语义层将成为企业智能的核心，为AI与业务的深度融合提供坚实支撑，帮助企业实现数字化转型和智能化升级。