这个文档智能搜索应用背后有一条逻辑主线。
底层： 利用文档结构化和向量化将非结构化数据转化为本体对象。
中层： 利用对象集变量和语义搜索建立问题与答案的数学关联。
顶层： 利用文本输入、对象列表、PDF浏览三大组件构建直观的人机交互界面。
当然这种应用太小儿科，还动用不上AIP的逻辑函数、大模型算子这些高级功能。
本案例涉及到的只是一些AIP一些比较基础的知识点：文档结构化和向量化、本体、Workshop、语义搜索、对象集变量、变量、文本输入框组件、对象列表组件、PDF浏览组件。
（1）一个本体
需要带向量字段
需要带pdf文档链接字段
（2）一个输入文本框组件
输入文本框的数值绑定到一个变量。这个变量在其他地方可以使用，比如在下面的object list中作为过滤变量使用。
（3）一个对象列表组件
用text input组件的输出变量作为过滤变量，去对比文档本体的向量字段，作向量召回，返回关联切片的对象集。然后取出相关文本字段展示在object list组件中。另外给objectlist组件设置一个选中对象用变量。
objectlist支持选择一个或多个对象，存储在一个活动对象集变量当中。
（4）一个PDF浏览组件
绑定一个pdf文档对象
最后一个基于本体和向量召回的文档智能搜索应用就做好了。
基石是文档结构化与向量化，然后灌入Ontology
一切应用的起点都在数据。在进入 Workshop 搭建 UI 之前，我们首先需要解决数据的文档结构化和向量化问题。这是实现智能检索的物理基础。
这个案例中用到一个文档分块类的本体（Ontology）。
首先结构化， 我们不能直接搜索整个 PDF，而是需要通过 AIP 的 Pipeline 将 PDF 解析，并按段落或页码切分为细粒度的分块对象。每个对象包含核心属性：原文内容、所属文件名、页码等。
然后向量化，这是智能的关键。将每个分块的文本内容转化为高维向量（Embedding）。这些向量捕捉了文本的深层语义。
因此，我们的一个本体即为具备向量属性的 Document Chunk 对象。它不再是死板的字符，而是计算机可理解的意义单元。
整个骨架是Workshop 中的变量逻辑（Variables）
打开 Workshop，我们并不是直接拖拽组件，而是先定义应用的神经系统变量（Variables）。在 Palantir Workshop 中，变量连接了前端组件与后端本体。
我们定义两个关键变量。
一个是String Variable（搜索关键词）， 用于接收用户输入的自然语言问题。
另一个是Object Set Variable（对象集变量），这是应用的灵魂。初始状态下，它可能包含所有文档分块。需要为其配置一个语义搜索（Semantic Search） 的逻辑，当搜索关键词发生变化时，该对象集会自动根据向量相似度（k-NN 算法），筛选出与问题语义最接近的前 N 个 Document Chunk 对象。
这种动态绑定的逻辑，使得我们无需编写复杂的 SQL 或 API 调用，仅通过配置面板即可实现输入即搜索。
整个过程完全不需要前端代码开发，却实现了一个文档智能企业级搜索应用。这正是 Palantir AIP Workshop 的核心价值所在，它极大地降低了 AI 应用的落地门槛，让开发者可以将精力集中在业务逻辑（本体设计、复杂点的还有函数）和用户体验（组件编排）上，而非由于技术栈的复杂性而停滞不前。
