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AI & Enterprise

Ontology成AI底层能力焦点：以显式知识补足LLM短板

随着生成式AI在可控性、可靠性等方面的局限持续显现，Ontology正被视为补足大语言模型能力边界的重要底层能力。其核心在于以显式、结构化方式定义概念、关系和属性，帮助机器理解语义并限定执行范围。不过，业内普遍认为，Ontology要真正发挥价值，前提仍是高质量数据基础和统一的业务定义，项目推进往往首先卡在数据清洗与治理环节。

AI & Enterprise

Pinecone发布Nexus和KnowQL，直指传统RAG“慢、成本高、不稳定”

以向量数据库和RAG生态闻名的Pinecone正把重心转向AI代理。公司近日发布面向代理的知识引擎Nexus及查询语言KnowQL，认为传统RAG在推理阶段边检索边生成，存在速度慢、成本高且稳定性不足等问题。Pinecone宣称，新方案可将任务完成率提升至90%以上，并将Token成本压低90%，但业内认为，KnowQL若要真正发挥作用，仍有赖于行业层面的标准化采纳。