作品简介
内容简介
这是一部系统阐述本体论与大模型双向深度融合理论、关键技术与工程实践的技术专著。面对大模型“幻觉”“推理不可信”“知识过时”等根深蒂固的难题，本书给出的答案是：用结构化、显式的符号知识（本体）为大模型注入可信的“认知”，让分布式智能从“流畅的胡言乱语”走向“可信的智能推理”。
全书共15章，分为五大板块，遵循从基础到前沿、从理论到实践的递进逻辑：
（1）理论基础（第1～3章）：内容涵盖本体论的哲学起源与五大核心概念，RDF、OWL、描述逻辑等表示方法，本体与大模型融合的理论机制，以及语义理解、推理增强、事实验证与可解释性增强等关键技术。
（2）工程实践（第4～7章）：讲解大模型如何成为本体工程的“认知加速器”，系统阐述松耦合、紧耦合、混合集成三种集成方式，以及本体增强的数据处理、联合训练与推理。
（3）任务应用（第8～10章）：将本体增强能力落地到自然语言处理、多模态技术及RAG领域。
（4）场景实战（第11～12章）：深入本体增强的Agent技术，并通过医疗、金融、法律、科研四大领域的深度案例，展示融合的实际价值。
（5）实施与治理（第13～15章）：提供协同实施路径与落地实践，直面AI伦理风险与安全防控，并展望未来挑战与技术趋势。
阅读本书，你将收获：
（1）一套完整的“本体+大模型”知识体系：内容覆盖从哲学起源、形式化语义到神经符号推理、联合训练、行业落地的全链路，系统构建交叉领域的知识框架。
（2）三种可落地的集成方法论：松耦合、紧耦合、混合集成，附Palantir AIP等参考架构，可直接指导实际系统设计。
（3）四大行业实战范例：围绕医疗、金融、法律、科研领域，提供可复用方案。
（4）一组工业级工具链：Protégé插件、图数据库、Cucumber可执行规范测试，让理论可落地、方案可复制。
（5）一条通往可信AI的路径：掌握用显式逻辑约束对冲统计模型不可控、用符号体系弥补分布式表征不足的方法，构建可信、可解释、负责任的AI系统。