① 问题 ② 算法 ③ 场景 ④ 代码 ⑤ 关联 ⑥ 价值

LLM驱动供应链本体自动构建 — 从ERP文档到语义图谱的零样本迭代萃取

Skill-Ontology-LLM-AutoBuild-SC · 24-标签工程

experimentknowledge_graphpricing供应链与补货知识图谱与RAG定价与利润WF-A 智能补货WF-D 选品扫描WF-F 动态定价

年化 ROI10-30 万元

实现难度⭐⭐⭐☆☆

业务优先级⭐⭐⭐⭐⭐

业务视角

适用角色数据架构师 / 供应链数字化负责人 · CTO · 数据工程师 · 供应链团队

什么情况下用多平台数据孤岛导致断货识别延迟8小时；标签覆盖率不足使AI决策触发率<30%；想实现分析→行动自动闭环但不知从何下手

成功是什么样的统一 Tag Schema + 传播引擎将标签覆盖率从 30% 提升至 97%；Palantir 风格 Object-Action-Writeback 将补货响应从 2 天缩短至 4 小时自动触发

业务痛点

多平台 SKU 编码混乱无法统一合规标签手工维护遗漏频繁预测模型有了但结果无法自动触发采购标签打了但没有质量监控

1. 解决的问题

企业本体靠人工维护更新滞后覆盖不全——LLM零样本迭代萃取将本体构建从3个月→2天，新供应商入库2周→1天，识别隐性单点故障提前预防

2. 核心算法逻辑

Palantir 方法论的核心挑战：本体（Ontology）是整个 AI 决策系统的语义基础，但企业中现有的供应链本体要么是手工维护（更新滞后、覆盖不全），要么根本不存在。LLM 驱动的本体自动构建解决这一根本问题。

3. 业务应用场景

场景A：从历史 PO 和邮件自动构建供应商知识图谱

母婴品牌过去 2 年积累了 500+ 份采购订单 PDF 和 1000+ 封供应商邮件，但从未系统化整理。通过 LLM 本体自动构建，在 2 天内完成： - 识别 150+ 个供应商实体（含别名合并） - 提取 3200+ 条供货关系（哪个供应商供哪个 SKU） - 自动标注交货周期、付款条件等属性 - 发现 12 个隐性风险（同一供应商供应多个爆款 SKU 的单点故障）

数据要求：PO PDF/CSV、邮件文本、合同文档、WMS 导出预期产出：Neo4j 知识图谱（节点 500+、边 3000+）+ 自动生成的本体 Schema 业务价值：本体构建从 3 个月人工建模 → 2 天自动化，节省 80% 人力；发现隐性风险提前预防

4. 输入数据要求

请查看原始代码模板获取输入规格。

5. 输出结果

请查看原始代码模板获取输出规格。

6. 业务价值 / ROI

ROI 预估：本体构建从 3 个月人工 → 2 天自动化（↓95% 时间），新供应商入库从 2 周 → 1 天，识别隐性单点故障（年化防损 10-30 万元）
实施难度：⭐⭐⭐☆☆（主要依赖 LLM API + Neo4j，无需专业 NLP 工程师）
优先级：⭐⭐⭐⭐⭐（本体是整个 Palantir 方法论的语义基础，其他层的前提）
企业AI知识库依赖：高 — 本体本身就是 AI 知识库的核心资产，需要版本化管理

7. 代码模板

代码块数量：4 · 路径：未检测到

import json
import re
from typing import Dict, List, Tuple, Optional
from dataclasses import dataclass, field

# 注意：实际使用时替换为真实LLM调用（OpenAI/DeepSeek/Claude）
# 此处用 mock 函数展示接口设计

@dataclass
class OntologyNode:
    """本体节点（提取后的实体）"""
    entity_id: str
    entity_type: str
    properties: Dict[str, str] = field(default_factory=dict)
    source_doc: str = ""
    confidence: float = 1.0

@dataclass
class OntologyEdge:
    """本体边（提取后的关系）"""
    from_id: str
    to_id: str
    relation_type: str
    properties: Dict[str, str] = field(default_factory=dict)
    source_doc: str = ""
    confidence: float = 1.0

class SCOntologyBuilder:
    """
    LLM驱动的供应链本体自动构建器
    
    算法流程：
    1. 初始化种子本体 Schema
    2. 对每个输入文档运行3层提示链
    3. 冲突消解 + 实体合并（fuzzy matching）
    4. 本体扩展（发现新的类型）
    5. 输出知识图谱 + 更新的本体 Schema
    """
    
    def __init__(self, ontology_seed: Dict, llm_func=None):
        """
        Args:
            ontology_seed: 初始本体定义（ObjectTypes + LinkTypes）
            llm_func: LLM调用函数 func(prompt: str) -> str
        """
        self.ontology = ontology_seed.copy()
        self.nodes: Dict[str, OntologyNode] = {}
        self.edges: List[OntologyEdge] = []
        self.llm = llm_func or self._mock_llm
        self.entity_counter = {}  # 统计实体出现频率（用于本体扩展判断）
    
    def _mock_llm(self, prompt: str) -> str:
        """Mock LLM（演示用，替换为真实API调用）"""
        # 模拟从 PO 文档提取实体关系的响应
        mock_responses = {
            "extract": json.dumps({
                "entities": [
                    {"id": "SUP-SZ-001", "type": "Supplier",
                     "properties": {"name": "深圳乐宝科技", "location": "深圳龙华区",
                                   "lead_time_days": "45", "payment_terms": "Net30"}},

8. 论文来源

未自动抽取；请查看原始 Skill 卡片。