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Version: 5.1.0

Skills（技能）- AI 赋能本体域

在 TIS 本体系统中，Skill（技能） 是围绕本体域（Ontology Domain）构建的可扩展伙伴插件，通过集成大语言模型（LLM）等 AI 能力，为数据建模、语义分析和智能查询等场景提供自动化支持。

为什么需要 Skill​

构建和维护企业级语义层（Ontology）是一项耗时且专业性强的工作：

  • 手动建模效率低：人工分析表结构、定义关系、编写业务术语，往往需要数天甚至数周
  • 语义理解门槛高：业务人员难以直接操作底层数据，需要数据分析师作为中间桥梁
  • 维护成本高：随着业务变化，本体需要持续更新，人工维护容易出错

Skill 机制通过引入 AI 能力，将这些繁重的工作自动化或半自动化：

价值说明
提升效率原本需要数小时的建模工作，AI 可在几分钟内完成初步推理
降低门槛业务人员可通过自然语言直接查询数据，无需学习 SQL
保障质量AI 提供智能建议，人工审核确认，兼顾自动化与可控性
持续演进插件化架构支持不断扩展新的 AI 能力，与技术发展同步

核心特性​

可扩展的插件架构​

每个 Skill 都是独立的插件，继承自 OntologyDomainManipulate 基类，可以：

  • 在本体域详情页通过界面启用或配置
  • 独立管理生命周期（创建、更新、删除）
  • 访问本体域的完整元数据（ObjectType、Property、LinkType 等）
  • 调用外部服务（如 LLM、图数据库）提供增强能力

AI 驱动的智能化​

当前的 Skill 充分利用大语言模型的理解和生成能力：

  • 语义理解：分析表结构、字段名称、注释，推断业务含义
  • 关系发现：识别表之间的外键关系、关联模式
  • 自然语言交互：将用户的口语化问题转换为精确的 SQL 查询
  • 知识增强：自动生成业务术语词典、同义词映射

内置 Skill 介绍​

TIS 目前提供两个核心 Skill：

1. Enable ChatBI - 智能问数技能​

让业务人员可以用自然语言直接查询数据，无需编写 SQL。

典型场景：

  • 运营人员问："上个月销售额排名前10的城市是哪些？"
  • 产品经理问："最近一周新增用户数的趋势"
  • 财务人员问："各部门本季度预算执行率"

工作原理：

  1. 用户输入自然语言问题
  2. 系统通过图检索（GraphRAG）从本体中召回相关实体和关系
  3. 大语言模型根据上下文生成 SQL 查询
  4. 自动执行并返回结果

详细说明请参见 Enable ChatBI 技能文档。

2. Infer Ontology - 本体推理技能​

利用 AI 从已有的表结构自动推断本体资源，大幅提升语义层建设效率。

能推断的资源类型：

  • LinkType（关联关系）：自动识别外键关系、多对多关联表
  • SharedProperty（共享属性）：提取多表共有的字段（如 create_time、status）
  • ValueType（值约束）：发现枚举值、取值范围等约束
  • Glossary（业务术语）：生成业务名词与数据库表/列的映射词典

工作流程：

  1. 选择要分析的表（最多30张）
  2. 配置推理提示词（针对不同资源类型）
  3. AI 分析并给出建议（附置信度）
  4. 人工审核并选择接受哪些建议
  5. 系统自动创建选中的本体资源

详细说明请参见 本体推理技能文档。

未来 Skill 扩展方向​

TIS 的 Skill 机制是开放的，未来可围绕本体域扩展更多 AI 驱动的能力：

数据质量类​

  • 智能质量检查 Skill：AI 自动发现本体定义中的逻辑错误（如循环依赖、类型不一致）
  • 数据漂移监测 Skill：监控物理表结构变化，提示本体需要同步更新
  • 异常值检测 Skill：基于本体约束，自动标记不符合业务规则的数据

建模增强类​

  • 跨域关系发现 Skill：分析多个本体域，推荐跨域的关联关系
  • 语义角色自动标注 Skill：为 Property 自动标注 Identifier、Dimension、Measure 等角色
  • 模式演进建议 Skill：基于查询日志和业务变化，建议本体结构优化

文档与知识类​

  • 业务词典自动补全 Skill：从企业文档、Wiki 中提取术语，丰富 Glossary
  • 本体文档生成 Skill：自动生成本体的业务说明文档（ER 图、数据字典）
  • 智能问答 Skill：回答关于本体结构、字段含义的常见问题

分析与洞察类​

  • 查询模式分析 Skill：统计 ChatBI 查询热点，建议创建派生字段或预计算视图
  • 指标推荐 Skill：基于行业最佳实践，推荐常用业务指标定义
  • 数据血缘追溯 Skill：可视化展示数据从源系统到本体的流转路径

如何使用 Skill​

启用 Skill 的一般流程​

  1. 进入本体域详情页
    在 TIS 控制台，导航至"本体管理" → 选择目标本体域

  2. 找到 Skill 入口
    在本体域详情页的工具栏或侧边栏，找到对应 Skill 的启用按钮（如"Enable ChatBI"、"推理本体资源"）

  3. 配置参数
    每个 Skill 都有自己的配置界面，根据业务需求填写：

    • 选择大语言模型（LLM Provider）
    • 调整推理参数（如种子数量、Token 预算）
    • 设置重试策略、超时时间等

  4. 保存并激活
    保存后，系统会执行必要的初始化操作（如构建图索引、启动推理任务）

  5. 使用 Skill 功能
    启用后，即可通过对应的界面使用 Skill 提供的能力（如 ChatBI 查询标签页）

注意事项​

  • 大模型选择：不同 Skill 对 LLM 能力要求不同，推理类 Skill 建议使用推理能力强的模型（如 Claude、GPT-4、通义千问 Max）
  • 数据准备：确保本体域已导入 ObjectType 并绑定数据源，否则部分 Skill 无法正常工作
  • 成本控制：AI Skill 会调用大模型 API，产生 Token 消耗，建议先在小规模数据上测试
  • 人工审核：AI 生成的建议不是100%准确，务必在接受前仔细审核

相关文档​