小团队做人少、数据杂、没有大厂资源,一上来建全企业本体图谱和完整语义层,几乎必然烂尾。更现实的路径是:先选一个高频问数域,梳理 5 到 10 个核心实体和关键关系,从历史 SQL 和业务说明里抽取指标口径与过滤规则,建最小语义视图,接入 Agent 跑通“问题→检索→查询→校验→解释”闭环,再逐步扩展。本体不是画得漂亮,而是让 Agent 知道表怎么连、规则怎么生效;语义层不是文档,而是可执行的口径配置。
详细介绍:
DataFunSummit小团队做人少、数据杂、没有大厂资源,一上来建全企业本体图谱和完整语义层,几乎必然烂尾。更现实的路径是:先选一个高频问数域,梳理 5 到 10 个核心实体和关键关系,从历史 SQL 和业务说明里抽取指标口径与过滤规则,建最小语义视图,接入 Agent 跑通“问题→检索→查询→校验→解释”闭环,再逐步扩展。本体不是画得漂亮,而是让 Agent 知道表怎么连、规则怎么生效;语义层不是文档,而是可执行的口径配置。
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