大型语言模型（LLMs）在各个领域都展现出了强大的能力，然而，在企业应用中，它们常常无法充分发挥潜力。这并非因为LLMs本身的能力不足，而是因为企业数据环境的复杂性和分散性。本文将深入探讨语义层的概念，阐述其如何作为企业数据版图的可靠指南，解决LLMs在企业应用中面临的挑战，并提升其性能。语义层，结合知识图谱、领域知识模型等关键要素，正在成为企业AI战略中不可或缺的一部分。
语义层：弥合数据与应用之间的鸿沟
在传统的企业数据架构中，通常存在一个数据层（如文档仓库）和一个业务逻辑层（如应用程序），但两者之间缺乏有效的连接。这种缺失导致数据难以被理解和利用。语义层的出现，正是为了弥合这一鸿沟。它提供了一个中间层，用以描述数据的含义、上下文和相互关系，使得机器和人类都能更好地理解和利用数据。正如文章作者所说，过去人们对语义层持怀疑态度，但现在，随着AI技术的发展，它已变得至关重要。
例如，一家大型零售企业拥有多个数据库，分别存储客户信息、产品信息和订单信息。如果没有语义层，LLM在回答“购买了X产品的客户还购买了哪些产品？”这类问题时，需要进行复杂的数据集成和分析，效率低下且准确率难以保证。但如果引入语义层，通过定义客户、产品、订单之间的关系，以及产品类目、属性等信息，LLM可以轻松地查询并理解这些信息，从而给出准确的答案。
大型语言模型（LLMs）的局限性：缺乏结构化数据的理解
尽管LLMs在处理非结构化数据（如文本）方面表现出色，但在处理结构化数据方面却存在局限性。它们往往无法理解结构化数据的内在结构，导致信息碎片化和价值损失。LLMs能够基于现有文档生成答案，但无法跨越信息孤岛进行数据链接和推理。这解释了为何企业需要投入大量时间进行“桌面数据集成”，手动连接来自不同数据源的信息。
设想一家制药公司，其临床试验数据、药物成分数据和不良反应数据分别存储在不同的系统中。LLM虽然能够从这些系统中提取信息，但无法自动推断某种药物成分与某种不良反应之间是否存在关联。只有通过人工集成和分析这些数据，才能发现潜在的安全风险。语义层可以通过建立药物成分、临床试验、不良反应之间的关系，使得LLM能够自动进行推理和风险评估，从而提高药物研发的效率和安全性。
知识图谱：语义层的核心组件
知识图谱是语义层的重要组成部分，它以图形化的方式表示实体、概念以及它们之间的关系。知识图谱可以存储和管理领域知识，并将其应用于数据分析、推理和决策支持。在语义层中，知识图谱充当着“背景知识”的角色，帮助LLMs更好地理解数据的含义和上下文。
以金融行业为例，可以使用知识图谱来表示公司、行业、产品、客户之间的关系。通过知识图谱，LLM可以回答诸如“哪些公司与X公司存在竞争关系？”、“哪些产品适合Y客户？”这类复杂的问题。此外，知识图谱还可以用于欺诈检测，通过分析客户之间的关联关系和交易行为，识别潜在的欺诈风险。根据 Gartner 的报告，到 2025 年，知识图谱技术将影响全球 80% 的组织，并被广泛应用于各个领域。
领域知识模型：规范化数据描述
领域知识模型（Domain Knowledge Model）是语义层的另一个关键要素。它使用受控词汇表、分类法或本体论来描述业务对象及其属性，从而实现数据的规范化和标准化。通过将业务对象与领域知识模型中的概念相关联，可以实现数据之间的自动连接和推理。
例如，在人力资源管理领域，可以使用领域知识模型来描述员工的技能、项目经验、培训经历等信息。通过将员工的技能与项目需求、培训课程等相关联，可以实现智能化的技能匹配和培训推荐。语义层可以通过推断，如果某员工拥有A技能，并且A技能与某个ISO标准相关，那么该员工的能力也与该ISO标准存在关联，从而实现自动化的能力评估。
语义数据编织（Semantic Data Fabric）：构建企业数据导航
语义数据编织是构建企业数据导航的一种方法，它基于领域知识模型，描述业务对象之间的连接方式。通过语义数据编织，用户可以轻松地在企业数据版图中导航，找到所需的信息。
例如，当一家公司雇佣了一名新员工时，可以使用语义数据编织来查找该员工之前的工作经历和技能，并评估这些技能是否可以用于公司的项目，或者是否需要额外的培训。如果没有语义数据编织，员工需要花费大量时间与同事沟通、查找报告、创建电子表格，才能完成这些任务。有了语义数据编织，所有这些信息都可以通过简单的查询获得，从而提高工作效率和决策质量。
LLMs 加速知识图谱开发
虽然LLMs无法完全取代知识图谱，但它们可以加速知识图谱的开发过程。LLMs可以从非结构化数据中提取实体、关系和属性，并将其用于构建知识图谱。
例如，可以使用LLMs从大量的客户反馈文本中提取客户的需求、偏好和情感，并将这些信息添加到客户知识图谱中。这可以帮助企业更好地了解客户，并提供个性化的服务。文章中提到，LLMs能够“冒泡”出非结构化数据的价值，这极大地提高了企业对非结构化数据的重视程度，为进一步的结构化处理奠定了基础。
语义层的要素：领域知识模型和企业知识图谱
语义层由两个主要要素组成：领域知识模型和企业知识图谱。领域知识模型通常由多个相互连接和映射的模型组成，这些模型的构建需要领域专家和知识工程师的共同努力。企业知识图谱是基于领域知识模型，通过自动提取和转换现有数据仓库中的数据生成的。
目前，内容管理人员通常比数据管理人员更了解语义层的重要性。数据管理人员更关注数据映射，而忽略了使用领域知识模型丰富现有数据的价值。许多AI战略和RAG架构讨论仍然停留在向量数据库能够解决一切问题的想法上，而很少考虑使用分类法和本体论来丰富RAG架构。文章作者提到，内容管理人员正在将分类法和本体论的讨论引入决策过程，这表明内容和数据管理人员之间的沟通正在加强，以实现AI的承诺。
语义层：促进跨部门和跨企业的协作
在当今高度互联的世界中，企业经常面临合并、收购和其他合作模式。这带来了对映射不同词汇表（包括人类使用的词汇表和机器使用的词汇表）的强烈需求。语义层可以帮助企业实现这一目标。它可以解释数据，使其他人能够立即理解它。
语义层并非强迫企业采用单一的本体论，而是映射不同的视角。它是数据治理的重要工具，允许融合分散式和集中式结构。这种融合了全球化和本地化的模式被称为“全球本土化”。正如文章作者所说，即使在政治和宗教领域，也需要语义层来帮助不同群体的人们更好地理解和互动。我们可以看到，我们谈论的是相同的事情，只是使用了不同的上下文。人类之间的距离比我们想象的要近得多，而将我们分开的只是术语。
结论：拥抱语义层，释放数据价值
语义层是企业数据版图的可靠指南，它可以帮助企业解决LLMs在企业应用中面临的挑战，并提升其性能。通过结合知识图谱、领域知识模型和语义数据编织等关键要素，企业可以构建一个智能化的数据环境，从而提高工作效率、改进决策质量和实现业务增长。随着AI技术的不断发展，语义层将变得越来越重要，成为企业AI战略中不可或缺的一部分。企业应该积极拥抱语义层，充分利用其潜力，释放数据的真正价值。 打造一个清晰的语义层，不仅能够帮助企业更好地利用LLMs，也能促进企业内部不同部门之间以及跨企业之间的协作，最终提升整体竞争力。