没有AI ready数据，AI就是个笑话。
那到底什么是AI ready数据？两层含义。
第一类是用于大模型训练的高质量语料数据。
第二类是喂给大模型推理的Context上下文数据。
目前AI在企业落地卡点主要是在第二类数据。市面上的RAG和KAG效果都不太理想。
第二类数据更重要，是复杂分散海量动态变化的，是企业私域的，是带语义语境的，直接决定了大模型推理结果是否靠谱。
Palantir直接用pipeline builder+本体OAG+Logic解决了第二类数据问题。
因此Pipeline builder是创建AI ready数据的核心关键之一。
Palantir Pipeline Builder提供了一个算子库，是一个涵盖了从基础算术到复杂地理空间分析的庞大武库。数百种算子，任由发挥，处理数据，生产AI ready数据，灌给本体。
特别是有了Use LLM大模型算子之后，能力更加爆表。
对于业务分析师，Pipeline Builder提供了LeftJoin,Pivot,if/else等直观的工具，使其能完成以前必须依赖IT部门才能做的数据清洗。
对于数据工程师，Pipeline Builder提供了WindowFunctions,Explode,Regex,Struct等高级操作，使其能在不写一行Scala代码的情况下构建高性能的Spark任务。
有了Pipeline Builder可以通过无代码可视化的方式提供等同于编写Spark代码的强大数据处理能力。
Pipeline Builder的后端基于Apache Spark，因此它几乎支持SparkSQL的所有函数，加上Palantir自定义的处理逻辑。
Pipeline Builder的算子主要分为表级变换（Table Transforms）和列表达式（Column Expressions）两大类。总数超过百种。
Pipeline Builder打破了传统数据工程中业务分析师与数据开发工程师之间的壁垒。用户不再需要精通Python或Scala，只需通过拖拉拽和配置表达式，即可构建出生产级的、基于Spark的大数据处理管道。
Pipeline Builder之所以强大，核心在于其内置的庞大算子库（Library of Operators）。这些算子不仅覆盖了标准SQL的所有功能，还集成了复杂的数组处理、地理空间计算甚至机器学习预处理功能。
一、架构基础与算子概览
Pipeline Builder中算子存在的两种形态。
一是变换节点（Transforms）：这是宏观层面的算子。它们改变数据的形状（Shape）或结构。例如：将两张表合并、过滤行、透视表等。
二是表达式（Expressions）：这是微观层面的算子。它们存在于变换节点内部，用于计算新列的值。例如：字符串截取、日期加减、正则匹配等。
Pipeline Builder的后端引擎是Apache Spark。因此每一个算子，最终都会被编译成Spark Catalyst优化器可执行的逻辑计划。这意味着，在界面上点的每一个算子，其性能理论上等同于手写的高质量Spark代码。
二、表级变换算子（Table Transforms）
表级算子决定了数据流的走向和结构。目前Pipeline Builder提供了约50+种核心表级变换，涵盖了数据工程的方方面面。
在实际构建 Pipeline 时，90% 的时间只会用到以下 7 个 Transform：
- Add Column (写表达式处理逻辑)
- Filter (清洗数据)
- Join (拼表)
- Group By (统计指标)
- Window (计算复杂逻辑如 YoY, MoM)
- Union (追加数据)
- Pivot/Unpivot (调整报表结构)
下面标绿色背景的是我们会常用的一些算子。
数据合并与关联
1. Join(关联)：支持Left,Right,Inner,FullOuter,CrossJoin。Pipeline Builder提供了一个可视化的连线视图，允许用户在不同列名之间建立键值关系。将不同来源的数据（如CRM数据和ERP数据）根据ID拼接到一起。
2. Cross Join: 笛卡尔积（每一行与另一表的每一行匹配）。通常用于生成日期序列或测试数据。
3. Union(并集)：支持UnionAll（保留重复）和UnionDistinct（去重）。将结构相同的多张表（例如“1月销售”和“2月销售”）上下堆叠。
4. Intersect: 用于集合运算的交集。保留两个数据集中共有的行。
5. Lookup: 类似于 Excel VLOOKUP 的简化版 Join。通常用于将“代码”替换为“名称”（例如将 country_code 替换为 country_name）。
形状与结构变换 (Shape & Structure)
改变数据的物理结构（行数或列结构）。
6. Group By: 分组聚合。这是使用频率最高的算子之一。通常配合 Sum, Count, Max, Avg, Collect List 等聚合逻辑。
7. Pivot: 透视（行转列）。示例：将“月份”列的值（1月、2月...）变为独立的列头。将“日期、产品、销量”三列数据，转换为以“日期”为行，“产品”为列的宽表。
8. Unpivot: 逆透视（列转行）。是处理Excel类宽表的利器，将非结构化的宽表压回标准的数据库长表格式。示例：将“1月销量”、“2月销量”多列压缩为“月份”和“销量”两列。
9. Explode(数组展开)：针对数组（Array）类型的算子。功能是将一行中的数组列拆分成多行。例如，一行订单包含多个商品ID，Explode后会变成多行，每行一个商品ID。对JSON数据处理特别有用，比如在PDF文档结构化变换时总用到这个算子。
10. Window: 窗口函数。不改变行数的情况下计算排名、移动平均、累计求和等。包含Rank, Dense Rank, Row Number, Lead, Lag, Running Total.这是高级数据开发的分水岭。Pipeline Builder允许用户定义Partition By和Order By，然后应用Rank,RowNumber,Lead,Lag等算子。主要场景包括计算每个用户按时间排序的“下一次购买时间”，或计算“过去7天的移动平均值”。
行级操作 (Row Operations)
针对行的筛选和排序。
11. Filter: 过滤。使用条件表达式保留或剔除行。支持复杂的布尔逻辑（AND/OR嵌套）。
12. Drop Duplicates去重: 可以针对全行去重，也可以指定特定列（Subset）去重。可基于“所有列”或“特定列子集”进行去重。支持保留“第一行”或“最后一行”（通常配合 Sort 使用）。
13. Sort / Order By: 排序。
14. Limit / Sample: 限制行数或随机采样。Top N: 获取前 N 行。Random Sample: 按百分比随机抽取。
15. Difference (Except): 用于集合运算的差集。保留在表 A 中但不在表 B 中的行。
列级操作 (Column Operations)
对字段进行增删改查。
16. Add Column: 添加列。这是最通用的算子，内部可以写任何 Spark SQL 表达式（Regex, Math, String logic 等）。
17. Select Columns: 选择列。仅保留选中的列，丢弃其他。
18. Drop Columns: 删除列。
19. Rename Columns: 重命名。支持批量重命名（例如：给所有列加前缀）。
20. Clean Column Names: 清洗列名。自动将 Column A 转换为 column_a（小写、下划线），去除非法字符。
21. Cast: 类型转换。将列强制转换为 String, Integer, Date, Double 等。
清洗与智能处理 (Cleaning & Smart Transforms)
Palantir 特有的或封装的高级清洗功能。
22. Smart Cast: 智能类型转换。自动推断列的最佳类型。例如，它能识别 "2023-01-01" 和 "01/01/2023" 混合的列并将其统一转为 Date 类型。
23. Impute / Fill Nulls: 填充空值。支持用固定值、平均值、中位数或前/后值填充 Null。
24. Trim / Whitespace: 批量去除字符串列的首尾空格。
25. Normalize: 文本标准化（例如统一转小写，去除重音符号）。
地理空间 (Geospatial)
Foundry 强项，处理地图数据。
26. Geohash Encode/Decode: 将经纬度转换为 Geohash 字符串。
27. H3 Index: 将经纬度转换为 Uber H3 六边形网格索引（常用于空间聚合）。
28. Distance: 计算两点间的地理距离（Haversine formula）。
29. Point in Polygon: 判断点是否在多边形内（通常通过 Join 或 UDF 实现，但在某些版本有封装算子）。
特殊功能算子
除了上述基础的SQL映射算子，Pipeline Builder还包含一些AI算子。
30. SmartCast(智能类型转换)
不仅仅是简单的cast(colasint)。Pipeline Builder提供智能推断算子，能够扫描列中的数据模式，自动建议并将String转换为Date,Integer或Boolean，并处理异常格式（如"2023/01/01"和"2023-01-01"混杂的情况）。
31. Lookups(查找/字典映射)
类似于Excel的VLOOKUP，但更高效。用户可以上传一个CSV字典，使用Lookup算子将代码（如"CN"）替换为全称（如"China"），而无需编写繁琐的Join逻辑。
32. User Defined Functions(UDFs)-扩展算子
尽管内置了数百种算子，Pipeline Builder还允许逃生舱模式。如果真的遇到了内置算子无法解决的逻辑（例如极复杂的专有数学模型），用户可以在Pipeline Builder中嵌入PythonUDF（需权限允许），自定义一个算子节点。
Use LLM大模型算子
这是个万能算子，负责利用大模型处理生成、分析、提取、翻译等所有逻辑任务。
这是 Pipeline Builder 中最核心、最强大的 GenAI 算子。它本质上是一个通过 API 批量调用 LLM（如 GPT-4, Claude 3等）的通用接口。它接收管道中的一列或多列数据作为输入（Context），结合用户定义的提示词（Prompt），将 LLM 的生成结果输出到新的一列。为了简化操作，这个算子内部预置了多种“任务模式”，用户无需从零编写 Prompt，只需填空即可：
33. Sentiment Analysis (情感分析)：自动将文本评价（如客户反馈）标记为 Positive, Negative, Neutral，还可以输出具体的情感分数。
34. Classification (分类)：根据预定义的类别列表（如“产品缺陷”、“物流问题”、“客服态度”），自动对文本行进行归类。支持单选或多选。
35. Translation (翻译)：利用 LLM 强大的多语言能力，将任意语言的文本列翻译为目标语言。
36. Summarization (摘要)：针对长文本（如一篇新闻、一段会议记录），生成简短的总结。
37. Entity Extraction (实体提取)：从非结构化文本中提取特定信息（如人名、合同金额、日期、法律条款），并将其结构化为 JSON 或单独的列。
38. 自定义模式 (Custom Prompt)：如果上述模版不满足需求，用户可以使用“Free-form”模式，编写完全自定义的 Prompt，甚至结合 Few-shot Learning（给模型几个示例）来处理复杂逻辑。
向量化算子：Text to Embeddings (文本转向量)
这是构建 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 和 语义搜索 (Semantic Search) 应用的基础算子。
39. 文本转换为向量 (Vector/Embeddings)：转换后的向量通常是一个浮点数数组（如 [0.12, -0.98, ...]）。这些向量会被存入 Ontology（本体）中，用于支持后续的语义搜索（例如：用户搜“哪里有好吃的面条”，系统能匹配到“推荐这家拉面馆”的记录，即使没有关键词匹配）。
模型通常支持 OpenAI 的 text-embedding-ada-002 或 Palantir 内部托管的其他 Embedding 模型。
辅助开发功能包含AIP Assist / Generate (AI 辅助生成)
这不是一个严格的数据处理算子，而是嵌入在 Pipeline Builder 界面中的 AI 助手，但它极大地改变了算子的使用方式。
40. Regex Generation (正则生成)：不再需要自己写复杂的正则表达式。只需对 AI 说：“提取这段话里的所有邮箱地址”，它会自动生成一个标准的 Regex Extract 算子配置。
41. SQL/Expression Generation (表达式生成)：可以用自然语言描述逻辑（例如：“把日期格式化为 YYYY-MM，如果为空则填入 'Unknown'”），AI 会自动编写出对应的 Spark SQL 表达式。
非结构化数据算子 (Vision & Document Intelligence)
42. Extract Text from PDF / Image (OCR)：使用OCR识别或视觉模型从 PDF 文档和图片中提取文字。这是将非结构化文件喂给 Use LLM 算子的前置步骤。
43. Extract Layout-aware Content (版面分析)：更高级的提取，能理解文档的标题、段落和表格结构，通常用于处理复杂的金融报表或合同。
输出与变更捕获 (Output & CDC)
44. Change Data Capture (CDC): 变更数据捕获。虽然通常是通过 Join 逻辑构建的，但在某些模版中，会有专门的逻辑来计算 Added, Removed, Modified 的行。
45. Output / Writeback: 输出节点。定义数据最终保存到 Foundry 的位置、数据集名称、分区策略（Partitioning）以及是否增量更新。
三、列表达式算子（Expressions）
在Pipeline Builder的“AddColumn”或“Filter”面板中，隐藏着一个包含200-300+种函数的表达式库。这些算子支持名为Foundry Expression Language的语法（高度兼容SQL和Spark语法）。
包括字符串处理算子(String Manipulation)，处理脏数据最常用的类别如下
基础处理：
46. lower(col)/upper(col)：大小写转换。
47. trim(col)/ltrim/rtrim：去除空格。
48. length(col)：计算长度。
49. reverse(col)：字符串反转。
50. initcap(col): 首字母大写 (如 "john doe" -> "John Doe")。
高级提取与替换：
51. substring(col,start,length)：截取子串。
52. replace(col,search,replace)：文本替换。
53. split(col,delimiter)：将字符串按分隔符切割成数组。
54. concat(col1,col2,...)或col1||col2：字符串拼接。
正则表达式(Regex)：
55. regex_extract(col,pattern,index)：这是最强大的文本清洗算子。允许用户编写Regex提取特定模式（如提取邮件地址、电话号码）。
56. regex_replace(col,pattern,replacement)：按模式替换。
57. rlike(col,pattern)：正则匹配判断（返回Boolean）。
日期与时间算子，Foundry有极其强调时区处理，因此这部分算子非常丰富。
当前时间：
58. current_date()：当前日期。
59. current_timestamp()：当前时间戳。
格式转换：
60. to_date(col,format)：字符串转日期。
61. date_format(col,format)：日期转字符串（如"yyyy-MM-dd"）。
62. unix_timestamp(col)：转为Unix秒数。
日期计算：
63. date_add(col,days)/date_sub(col,days)：加减天数。
64. datediff(end,start)：计算两个日期的差值。
65. months_between(date1,date2)：计算月数差。
66. add_months(date,num)：加减月份。
67. datediff(end_date, start_date): 计算相差天数。
68. months_between(date1, date2): 计算相差月数。
69. next_day(date, dayOfWeek): 下一个周几的日期。
70. last_day(date): 当月最后一天。
部分提取：
71. year(col),month(col),dayofmonth(col)
72. hour(col),minute(col),second(col)。
73. dayofweek(col)：返回星期几(通常周日为1)。
74. trunc(date,format)：日期截断（例如截断到月初）。
75. weekofyear(col): 一年中的第几周。
数学与统计算子类
基础运算：+,-,*,/,%(取模)。
舍入与截断：
76. round(col,scale)：四舍五入。
77. floor(col)：向下取整。
78. ceil(col)：向上取整。
高级数学：
79. abs(col)：绝对值。
80. pow(base,exponent)：幂运算。
81. sqrt(col)：开方。
82. log(col)/exp(col)：对数与指数。
83. exp(col): e 的指数。
空值处理数学：
84. nanvl(col,default)：处理NaN值。
85. 极值：
86. greatest(col1, col2, ...): 返回一行中多列的最大值。
87. least(col1, col2, ...): 返回一行中多列的最小值。
逻辑与条件控制类
这是编写业务逻辑的核心。
条件判断：
88. CASE WHEN condition THEN result ELSE other END：这是SQL逻辑的灵魂，Pipeline Builder完美支持。
89. if(condition,true_val,false_val)：简化的IF逻辑。
空值处理：
90. coalesce(col1,col2,...)：返回第一个非空值。非常重要，用于填充默认值。
91. isnull(col)/isnotnull(col)：判断是否为空。
92. nvl(col,default)：类似于coalesce的简化版。
复杂类型算子
Pipeline Builder区别于Excel的地方在于它对非结构化数据的支持。
数组操作：
93. array_contains(col,value)：判断数组是否包含某值 (True/False)。
94. size(col)：计算数组长度。
95. array_join(col,delimiter)：将数组合并为字符串。
96. element_at(col,index)：获取数组特定位置的元素。(Spark 中索引通常从 1 开始)。
97. array_distinct(col)：数组内去重。
98. array_intersect(col1,col2)：计算数组交集。
99. array_sort(array_col): 数组排序。
100. array_union(arr1, arr2): 数组并集。
101. slice(array_col, start, length): 数组切片。
结构体(Struct)操作：
102. struct(col1,col2)：将多列打包成一个对象列。创建结构体。
103. col.field：点号语法访问结构体内部字段。
JSON处理：
104. get_json_object(col,path)：从JSON字符串中提取值。
105. from_json(col,schema)：解析JSON。
聚合函数类
通常用于Group By节点，但也可用在Window函数中。
基础：
106. count_distinct。
107. count(*) / count(col)
108. sum(col)
109. avg(col)
110. min(col) / max(col)
111. first(col) / last(col)
统计：
112. stddev(标准差)
113. variance(方差)
114. corr(相关系数)。
集合：
115. collect_list(聚合为列表，不去重)
116. collect_set(聚合为列表，去重)。
哈希与加密 (Hashing & Cryptography)
117. md5(col)
118. sha1(col)
119. sha2(col, 256)
120. hash(col): 生成一个整数哈希值。
地理空间算子
这是Palantir的特色强项，用于处理地图数据。
121. geo_distance(lat1,long1,lat2,long2)：计算两点距离。
122. h3_token_to_lat_long/lat_long_to_h3：UberH3索引转换（用于六边形网格聚合）。
123. wkt_parse：解析Well-Known Text地理格式。
总结来看，Palantir Pipeline Builder 的强大精髓在于：将 Apache Spark 的硬核算力封装于极致的低代码可视化界面中，把复杂、异构的数据加工逻辑抽象成可视化、可追溯、可协同的数据生产线，让业务和工程团队像搭积木一样快速构建、调试并治理企业级数据流程。
