知识图谱与语境工程

AI 代理正从被动助手向自主决策者转变，这催生了一个关键的新瓶颈：上下文。如今，代理的性能不再主要取决于其底层模型，而是更多地取决于它能够进行推理的上下文。 遗憾的是，传统的data架构仅能捕捉当前的操作状态，却完全忽略了存在于人类头脑和零散聊天记录中的隐性推理和历史先例。.

为了弥合这一差距，企业必须构建一个由以下三部分组成的基础：

1. 知识图谱能够映射企业所掌握的知识，将分散的实体连接成可浏览的网络。.
2. 这些本体定义了这些关联的含义，确立了共同的语义规则和严格的操作规范。.
3. 上下文图，用于捕捉组织实际的决策过程，记录决策轨迹、政策例外情况以及随时间推移的因果链。.

为人类开发的软件捕捉的是当前的事实，而为智能体开发的软件则必须捕捉事实是如何形成的。归根结底，在未来十年企业人工智能领域，拥有最佳情境理解能力的企业将赢得胜局。.