本体论和知识图谱有什么区别？
本体论负责定义业务领域的概念、类型、属性和约束，像概念字典和语法规则；知识图谱则记录按照这套结构保存的具体事实和关系。两者可独立存在，实践中也可用数据库或Excel表达本体。
准备上知识图谱和本体（Ontology）？要什么团队、选什么场景、花多少成本
资讯摘要
企业上知识图谱与本体论，最难的不在算法而在场景与团队。文章以中后台、电商、医疗三类AI客服为切口，拆解确定性推导、情绪意图与循证证据链三种能力边界，指出多数项目卡在数据与产研协同，而非模型本身，并给出团队配置与成本判断。
AI 摘要
文章分析企业从传统RAG走向知识图谱与本体的需求变化，以中后台、电商、医疗三类AI客服为例，拆解确定性推导、情绪意图和循证证据链；解释本体、知识图谱与规则引擎的区别，给出适用场景、团队配置与成本判断，并通过CDSS案例演示本体的推理路径。
AI 问答
传统RAG在哪些场景下不够用？
当问题需要跨多个业务对象进行多跳推导、存在对象身份混乱、需要继承或例外规则、要求过程可解释，以及结论需要驱动业务动作时，传统RAG只做片段检索和概率匹配，难以稳定支撑这些需求。
企业建设知识图谱或本体项目需要重点考虑什么？
除了算法和模型，更关键的是选择语义核心稳定、关系复杂、错误代价高且需要长期重复判断的场景，并保障数据基础和产研协同。实施贵、见效慢、跨部门扯皮多，需要持续投入和长期维护负责人。
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