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AIP 概述

2026/7/20 23:06:19 · 来源

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Palantir 的人工智能平台（AIP）通过利用 Foundry 的 Ontology、Apollo 的部署以及像 AIP Logic 这样的专业工具，将生成式 AI 与企业数据和业务工作流相整合。

Palantir 的人工智能平台 (AIP) 将人工智能与您组织的数据和业务相结合，从而推动整个业务流程的自动化。AIP 专为从开发人员到一线操作人员的广泛用户而设计，能够将生成式 AI 无缝集成到安全的、企业级的应用程序中。

PalantirPalantir

统一的 AI 操作系统

与 Foundry（Palantir 的数据运营平台）和 Apollo（Palantir 用于自主软件部署的任务控制中心）相结合，AIP 构成了一个完整的操作系统，能够提供各种基于 AI 驱动的产品组合：

  • 由大语言模型（LLM）驱动的 Web 应用程序： 交互式、智能化的 Web 界面。
  • 移动应用程序： 利用视觉语言模型（VLM）的移动端解决方案。
  • 边缘应用程序： 嵌入本地化 AI 以适用于远程或无网络连接环境的解决方案。

开发人员和构建者工具链

AIP 提供了专业的构建工具，可以在 Palantir 本体（Ontology）之上开发可投入生产的、由 AI 驱动的工作流、Agent（智能体）和函数（Functions）：

  • AIP Logic： 用于构建和执行复杂的应用程序逻辑。
  • AIP Chatbot Studio （前称为 AIP Agent Studio）： 用于设计和部署对话式 Agent。
  • AIP Evals： 用于测试、评估和保护模型输出的安全。

此外，AIP 改变了应用环境，允许沙箱化、自动缩放的应用程序在现有的安全、审计和资源管理框架内无缝集成生成式 AI。

核心功能与平台优势

无缝集成

Palantir AIP 与您组织在 **Foundry 注册（Foundry enrollment）**上的现有数据进行原生集成。这使得开发人员和业务用户能够构建并与由大语言模型（LLM）驱动的 Agent 和工作流进行交互，这些 Agent 和工作流可以利用来自各种现有源和格式的数据。

安全与治理

AIP 结合了 Palantir 先进的安全措施，以保护敏感数据并遵守严格的行业法规。

模型管理

AIP 提供了一套全面的工具，用于构建、训练和部署大语言模型（LLM）。

  • 模型灵活性： 支持多种不同的 LLM，允许数据科学家和工程师使用他们首选的工具，并为每个特定用例选择最佳模型。
  • 生命周期管理： 提供版本控制和协作功能，以高效管理从开发到生产的模型。

弹性伸缩与性能

AIP 的架构专为处理大规模数据运营而设计，支持分布式计算，从而为关键任务应用程序实现高性能处理和实时分析。

  • 提供对资源使用和限制设置的细粒度控制。
  • 要了解有关监控和优化已构建 Agent 和应用程序性能的更多信息，请参阅 AIP 可观测性文档。

可解释性与透明度

在将 AI 工作流部署到生产环境时，信任至关重要。AIP 通过以下方式建立信任：

  • 详细的审计追踪： 为模型决策生成清晰的解释。
  • 严格的评估： 确保用户理解并能验证结果，这对于安全部署和道德决策至关重要。

注意： AIP 功能的可用性可能会发生变化，并且在不同客户之间可能会有所不同。

核心要点

  • 业务化 AI： AIP 通过 Palantir 本体（Ontology）将 AI 直接与企业业务和数据连接起来。
  • 三元架构： 与 Foundry 和 Apollo 集成，为 Web、移动和边缘 AI 应用程序提供支持。
  • 企业级安全： 继承了 Palantir 严格的访问控制、数据谱系和审计功能，确保安全地使用大语言模型（LLM）。
  • 模型无关性： 支持多种大语言模型（LLM）的集成，允许团队针对其特定用例选择和管理最佳模型。

学习地图

阶段 1：基础架构

  • Palantir 本体基础：理解 Palantir 如何将现实世界中的实体、关系和流程构建为数字对象。
  • Foundry 集成：学习如何摄入、清洗数据并将其映射到本体（Ontology）上，从而为 AIP 应用奠定基石。

阶段 2：AIP 工具与智能体开发

  • AIP 逻辑：掌握构建多步骤智能体工作流，用以编排 LLM 调用并与本体对象进行交互。
  • AIP Chatbot Studio：学习构建具备安全防护、记忆和访问工具的企业级对话助手。
  • AIP 评估：练习针对黄金数据集对提示词变体、模型升级和工作流逻辑进行测试和评分。

阶段 3：运营化与安全

  • 访问控制与治理：理解 AIP 如何从 Foundry 继承严格的列级、行级和对象级安全机制。
  • AIP 可观测性：监控生产环境中 LLM 应用的成本、延迟、提示词历史记录和审计追踪。

动手实践——分步指南

由于 Palantir AIP 是一个企业级平台，以下步骤将引导您使用模拟数据和本地提示词来对 AIP 以本体（Ontology）为中心的 LLM 集成进行概念性模拟：

  1. 定义您的本地本体（数据模拟） 确定您的 AI 需要访问的现实世界对象。创建一个名为 ontology.json 的本地 JSON 文件，表示一个 Customer 对象：

    {
  "customerId": "C-101",
  "name": "Acme Corp",
  "status": "Active",
  "activeContracts": 3
}

  2. 设置您的 LLM 编排（AIP Logic 模拟） 使用 Python 创建一个基础脚本，加载该本体数据并将其输入到 LLM 上下文中。这模拟了 AIP Logic 将实时业务数据注入 LLM 的能力。

  3. 起草带有安全护栏的提示词模板 设计一个强制执行严格企业安全规则的系统提示词，以镜像 Palantir 的安全护栏：

    You are an AI assistant with access ONLY to the provided Customer Object. If the user asks for fields not present in the object, reply: 'Access Denied: Property not found in Ontology'.

  4. 运行模拟评估（AIP Evals 模拟） 创建测试提示词列表（例如：“Acme Corp 的状态是什么？”和“Acme Corp 的营收是多少？”）。将它们输入到您的模型中，并对输出进行评分以确保安全护栏发挥作用，从而模拟 AIP Evals 的测试阶段。

三大推荐资源

  1. 1
    Palantir AIP Official Documentation

    The official documentation covering AIP benefits, integration patterns, and core tooling.

    https://www.palantir.com/docs/foundry/aip/overview/

  2. 2
    Palantir YouTube Channel - AIP Building Sessions

    Watch real engineers build production-ready AI agents and workflows using AIP Logic and Chatbot Studio.

    https://www.youtube.com/@PalantirTechnologies

  3. 3
    Palantir Platforms: AIP Product Page

    An overview of Palantir's AI platform capabilities, security architecture, and enterprise use-cases.

    https://www.palantir.com/platforms/aip/

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