Palantir Foundry本体架构：语义层、动力层与动态层三层解析-北京尧图网络

简介本资源是一份面向数据架构师、AI平台工程师与企业数字化转型实践者的深度技术报告系统解析Palantir Foundry本体技术如何构建可操作的业务数字孪生解决多源异构数据语义割裂、AI应用幻觉严重、治理与执行脱节等核心难题。报告以制造业预测性维护与供应链优化为贯穿案例完整覆盖语义层对象/属性/链接建模、动力层Actions/Functions编排与动态层AI驱动模拟与决策闭环三层架构并深入剖析本体如何作为AIP平台的认知基础支撑LLM可信推理与Agent Studio智能体开发。资源为1个730KB PDF文件内容结构严谨含摘要、三层架构详解、落地实施路径及安全治理机制适合作为高阶数据治理与AI原生系统设计的参考范本。目前已有633人学习下载。1. Palantir Foundry 本体不是数据模型是能写入ERP的运营操作系统你花三个月搭好数据湖、建完数仓、跑通ETL最后发现业务部门还是在Excel里改采购单——这不是数据没到位是缺一个能把“数据”变成“动作”的层。Palantir Foundry 的本体Ontology就是这个层它不存原始数据也不替代你的Hadoop或Snowflake它把散落在各系统的员工、设备、订单、传感器读数、审批流用统一语义织成一张可导航、可执行、可推演的动态图谱。制造业客户用它让一线工程师在界面上点一下就自动生成工单、调用MES接口、通知备件库补货——整个过程留痕、可审计、不越权。这不是BI看板也不是低代码表单这是把ERP、SCM、IoT平台缝合成一个有机体的“操作系统内核”。它解决的不是“怎么查数据”而是“怎么让数据驱动真实世界的变更”。适合三类人数据工程师要治理、应用开发者要封装逻辑、业务决策者要模拟后果。如果你的团队还在为“数据对不上”“流程走不通”“AI建议不敢信”反复扯皮这份报告拆的就是那个被所有人忽略的中间层——语义层打底、动力层通电、动态层思考的三层本体架构。2. 把VOC转成YOLO格式转换脚本与四个边界坑本体建模的第一步不是写SQL而是定义“员工”“设备”“工单”这些业务名词的精确含义。这一步看似静态实则决定了后续所有操作能否落地。我们以制造业案例中的“设备”对象类型为例从零开始构建语义层并暴露那些文档里不会明说、但会让你在凌晨三点重启Pipeline的坑。2.1 对象类型创建ID一旦定死改名重做所有应用在Foundry Ontology Manager中新建一个对象类型必须填四项核心元数据# 示例设备对象类型配置 id: equipment # 系统唯一标识符小写短横线不可更改 api_name: Equipment # PascalCase用于API和代码引用 display_name: 设备 # 用户界面显示名称支持中文 plural_display_name: 设备列表 # 复数形式影响Object Explorer等应用展示提示id和api_name是硬编码锚点。某次某公司想把id: machine改成id: asset结果导致已上线的27个Quiver分析仪表盘全部报错——因为所有仪表盘的查询逻辑都依赖equipment.id这个路径。最终方案是新建asset类型用动力层函数将旧数据迁移过去再逐步下线旧类型。血泪经验ID命名要预留3年扩展空间宁可冗长如production_equipment_v2绝不贪图简洁。2.2 主键与标题键分离为什么“设备编号”不能当显示名“设备”对象类型需至少一个属性其中主键Primary Key和标题键Title Key必须明确区分# 属性映射示例伪代码实际在UI中配置 properties: - id: equipment_id data_type: string is_primary_key: true # 唯一且不可为空校验严格 description: SAP系统生成的12位设备唯一编码 - id: equipment_name data_type: string is_title_key: true # UI中显示为XX产线激光切割机 description: 设备全称供用户识别参数说明is_primary_key: true触发后台全量去重扫描。若源数据集含重复equipment_idPipeline会直接失败错误日志只显示“Key conflict”不指明哪行重复——需手动导出数据用pandas.duplicated()检查。is_title_key: true后Object Explorer中点击设备实例时默认展开字段是equipment_name而非一串ID。但注意标题键值必须全局唯一否则多个设备同名会导致UI导航混乱如点击“空压机A”可能跳转到任意一台。2.3 链接类型设计别用“关联”这种万能词要定义动词设备不是孤立的。它属于某个车间由某位工程师维护连接着多个传感器产生振动/温度时间序列。这些关系必须用链接类型Link Type显式声明而非靠外键隐式关联# 链接类型配置示例 link_type_id: equipment_belongs_to_workshop source_object_type: equipment target_object_type: workshop cardinality: one-to-many # 一台设备只属于一个车间 display_name: 所属车间 description: 设备物理部署所在的生产单元关键逻辑链接类型是“有向动词”。equipment_belongs_to_workshop和workshop_contains_equipment是两个不同链接类型前者从设备视角出发后者从车间视角出发。某次某客户误用单向链接在Quiver中无法从车间反查设备——因为workshop_contains_equipment链接根本不存在。翻车现场UI里“查看关联设备”按钮灰掉排查3小时才发现链接方向反了。2.4 共享属性与值类型对抗语义漂移的终极武器制造业中“设备状态”在不同系统里叫法五花八门status_codeSAP、operational_stateIoT平台、health_flag预测性维护模型。若每个对象类型都自定义一个状态属性后期整合报表时将陷入地狱。解决方案创建共享属性shared_status和值类型EquipmentStatus# 值类型定义Value Type value_type_id: equipment_status allowed_values: - value: 0 display_name: 停机 description: 设备完全停止运行 - value: 1 display_name: 运行中 description: 设备正常运转 - value: 2 display_name: 待机 description: 设备通电但未加工 # 版本控制v1.0基础三态→ v1.1新增维护中参数说明值类型支持正则约束、枚举校验、版本快照。v1.0升级到v1.1时旧数据自动继承新数据强制使用新枚举。共享属性shared_status可被equipment、sensor、maintenance_ticket三个对象类型同时引用确保全本体“状态”语义一致。2.5 避坑语义层四大血泪现场现象原因解决Pipeline构建成功但Object Explorer中设备列表为空支持数据源backing data source未启用“自动同步”或数据源本身无数据进入数据源详情页 → 点击“Sync Now”并确认数据源状态为“Active”检查数据源是否含空行或全NULL列Foundry会跳过整行修改对象类型ID后所有Quiver图表报错“Object type not found”ID是底层存储索引键修改后原索引失效且无自动重映射机制立即回滚若已发布需新建同名ID对象类型用动力层函数批量迁移数据再逐个更新应用引用“设备”与“传感器”链接后在Quiver中无法查看传感器时间序列未为传感器对象类型配置Time Series PropertyTSP或TSP未绑定正确的时间序列源进入传感器对象类型 → Properties → Add Property → 选择“Time Series”类型 → 关联已配置的Time Series Sync资源多对多链接如设备-维护工单在UI中显示数量不准基数配置为“many-to-many”但未启用“双向链接”Bidirectional Link导致仅单向计数编辑链接类型 → 勾选“Enable bidirectional link” → 重新发布否则仅equipment → ticket计数准确ticket → equipment始终为03. 动力层实战用Action Orchestration安全写入SAP而不暴露凭证语义层建好后本体仍是只读的“数字地图”。动力层才是给这张地图通上电、装上引擎的关键。它让业务用户不再需要登录SAP或MES而是在Foundry界面点一个按钮就完成工单创建、参数下发、库存扣减——所有操作受控、可审计、不越权。本节以“触发设备紧急停机”操作为例手把手拆解动力层如何把一次点击变成跨系统原子事务。3.1 操作类型Action Type定义“停机”这个动词的完整契约在Ontology Manager中创建操作类型核心是定义三要素输入参数、执行逻辑、副作用# 操作类型emergency_shutdown_equipment id: emergency_shutdown_equipment display_name: 紧急停机 description: 立即停止指定设备运行同步更新MES与SCADA系统 parameters: - id: reason data_type: string required: true display_name: 停机原因 - id: operator_id data_type: string required: true display_name: 操作员ID logic: # 此处为伪代码实际用Foundry Functions编写 - update_object: equipment set: { status: 0 } # 更新本体中设备状态为停机 - call_function: sync_to_mes input: { equipment_id: equipment_id, reason: reason } side_effects: - send_notification: slack channel: ops-alerts message: 设备{{equipment_id}}已紧急停机原因{{reason}} - log_audit: true逻辑说明parameters是用户在Workshop应用中看到的表单字段required: true强制填写避免空原因提交。logic中update_object直接修改本体数据call_function调用预编写的Function见3.2节实现与外部系统交互。side_effects不参与核心业务逻辑但保障可观测性Slack告警让团队立刻响应审计日志记录谁、何时、为何停机。3.2 函数Function封装与SAP交互的密钥管理逻辑操作类型本身不写业务代码它调用Function。Function是动力层的“肌肉”负责处理复杂逻辑、调用API、管理凭证// Function: sync_to_mes (JavaScript) export async function sync_to_mes({ equipment_id, reason }) { // 1. 从Foundry Secrets Vault获取SAP凭证非硬编码 const sapCreds await getSecret(sap-production-credentials); // 2. 构造SAP RFC调用参数 const rfcParams { FUNCTION_NAME: Z_EQUIPMENT_SHUTDOWN, EQUIPMENT_ID: equipment_id, REASON: reason, OPERATOR: context.user.email // 自动注入当前操作员邮箱 }; // 3. 调用SAP RFC通过Foundry内置SAP connector try { const result await sapConnector.callRFC(rfcParams); // 4. 成功后更新本体中的关联工单状态 if (result.return_code 0) { await updateObject({ object_type: maintenance_ticket, filter: { equipment_id: equipment_id, status: pending }, set: { status: executed, executed_at: new Date() } }); return { success: true, sap_message: result.message }; } } catch (error) { // 5. 失败时抛出结构化错误供操作类型捕获 throw new Error(SAP调用失败: ${error.message}); } }参数说明getSecret()是Foundry安全机制凭证存于Vault中Function运行时动态注入杜绝代码中硬编码密码。context.user.email是运行时上下文自动获取当前操作员身份无需前端传参防伪造。updateObject()是动力层内置API确保本体数据与SAP状态强一致如SAP调用成功才更新工单状态。3.3 操作编排Action Orchestration为什么它比自写API网关更安全某客户曾质疑“我们已有API网关为何还要用Foundry Action”答案藏在编排的四个默认能力里自动审计追踪每次操作执行系统自动生成审计事件包含操作ID、操作员、时间戳、输入参数脱敏、调用链路含Function执行耗时、返回结果。无需额外开发日志模块。权限熔断操作类型可绑定RBAC策略。例如“紧急停机”仅开放给role: plant-engineer且限制每小时最多执行5次——超限请求直接拒绝不进业务逻辑。幂等性保障同一操作ID重复提交如用户连点两次系统自动去重只执行一次避免SAP重复停机。失败回滚框架虽Foundry不提供分布式事务但可通过Function编写补偿逻辑。例如SAP调用成功但本体更新失败Function可主动调用SAP的Z_EQUIPMENT_RESTART回滚。玄学时刻某次SAP网络抖动sync_to_mes函数超时。Foundry自动重试3次后标记为失败但未触发补偿——因为重试是“相同参数重试”而非“逆向操作”。教训幂等性不等于可回滚关键操作必须在Function中显式实现try-catch补偿。3.4 流程挖掘从操作日志里挖出隐藏瓶颈动力层所有操作都被记录为事件流。开启流程挖掘Process Mining可生成热力图操作类型平均耗时失败率高频操作员关联对象类型emergency_shutdown_equipment8.2s0.3%张工A线equipment, maintenance_ticketapprove_maintenance_request12.7s1.8%李经理B线maintenance_ticket, workshop发现B线审批耗时是A线1.5倍失败率高6倍。深入看日志发现李经理常需切换3个系统查备件库存再回Foundry审批——说明“审批”操作缺少与库存系统的集成。行动为approve_maintenance_request操作新增一个Function自动调用WMS API查库存并嵌入审批表单耗时降至3.1s失败率归零。3.5 避坑动力层五大翻车现场现象原因解决操作按钮灰色不可点操作类型未发布Published或发布后未分配给目标用户组进入操作类型详情页 → 点击“Publish” → 在“Access Control”中添加用户组如group: plant-operatorsFunction调用SAP返回“Invalid credentials”Secrets Vault中凭证已过期或Function未被授权访问该Secret进入Vault → 检查Secret有效期 → 在Function编辑页 → “Secrets Access”中勾选对应Secret操作成功但SAP无反应SAP connector配置错误如指向测试环境URL或RFC函数名拼写错误大小写敏感查看Function执行日志 → 复制完整RFC调用参数 → 用Postman直连SAP测试确认connector URL末尾无多余斜杠多个操作并发执行时数据错乱Function中使用了全局变量如let counter 0未用context隔离所有状态变量必须基于context或传入参数禁用全局变量用console.log(context.executionId)验证每次执行独立操作日志中参数显示为[object Object]参数类型为struct或array未在操作类型中配置display_format编辑操作类型 → Parameters → 选中该参数 → 设置Display Format为JSON或自定义模板如{{value.name}} - {{value.code}}4. 动态层落地用多步模拟推演“停产一周”对交付的影响语义层是骨架动力层是神经动态层才是大脑。它不满足于“发生了什么”而要回答“如果…会怎样”。本节以制造业经典难题——“A生产线因疫情停产一周对Q3订单交付有何影响”——为例拆解如何用动态层的多步模拟Multi-step Simulation功能在数字孪生中进行沙盒推演输出可执行的应对策略。4.1 模拟前准备绑定模型与对象让AI理解业务语境动态层能力的前提是将分析模型深度绑定到本体结构上。以“供应链交付风险模型”为例# 模型绑定配置 model_id: delivery_risk_v3 bound_to_object_type: order input_mapping: - ontology_field: order.priority # 本体中订单优先级 model_input: priority_score # 模型输入字段 - ontology_field: workshop.production_capacity # 车间产能来自语义层链接 model_input: available_capacity output_mapping: - model_output: risk_score # 模型输出风险分 ontology_field: order.delivery_risk # 写回本体作为衍生属性 - model_output: recommended_action # 模型推荐动作 ontology_field: order.recommended_action # 写回本体关键逻辑模型不再是一个黑匣子。workshop.production_capacity是通过链接从车间对象实时聚合的产能数据order.priority是业务定义的优先级标签。模型输入的是带业务语义的字段输出也直接写回本体成为其他操作如reassign_order的触发条件。4.2 创建多步模拟定义“停产”场景与传导链在Foundry Quiver中启动模拟向导需定义三部分初始状态快照选择当前时间点的订单集合order_set: q3_active_orders。干预事件添加“停产”事件event_type: production_halt target_object_type: workshop target_filter: { workshop_id: a-line } duration: 7 days effect_on_objects: - object_type: equipment filter: { workshop_id: a-line } set: { status: 0 } # 设备状态置为停机 - object_type: order filter: { assigned_workshop: a-line } set: { delivery_date: add_days(7) } # 交付日期顺延7天传导模型链指定事件触发哪些模型第一步delivery_risk_v3模型重新计算所有受影响订单的风险分第二步inventory_optimization_v2模型根据新交付日期重新规划BOM物料需求第三步logistics_routing_v1模型评估新交付窗口下的运输成本变化。参数说明add_days(7)是Foundry内置时间函数确保日期计算符合企业日历自动跳过周末/节假日。传导链顺序不可颠倒——必须先算风险再优化库存最后路由物流。4.3 模拟结果解读不只是看数字更要抓关键瓶颈模拟运行后Quiver生成交互式看板核心是三个维度维度内容实操价值全局指标Q3准时交付率从92%→76%总成本增加$240K快速判断是否启动应急预案瓶颈对象看板高亮“BOM物料#X789”短缺率达83%是最大瓶颈定位需紧急采购的物料而非泛泛而谈“缺料”可执行建议模型输出recommended_action字段- 订单#ORD-1001reassign_to_b_line- 订单#ORD-1002expedite_shipping建议直接转化为动力层操作一键执行避坑提示某次模拟结果异常交付率暴跌至30%排查发现inventory_optimization_v2模型输入中available_capacity字段被错误映射为车间总产能而非A线实际可用产能。教训模型绑定必须逐字段验证尤其涉及聚合字段如sum/capacity时确认聚合逻辑与业务一致。4.4 决策捕获与学习把人工干预变成AI的进化燃料模拟不是终点而是闭环起点。当计划员看到recommended_action: reassign_to_b_line但他基于经验判断B线已满负荷决定手动将订单#ORD-1001改派至C线——这个决策会被动态层自动捕获// 捕获的决策数据自动写入本体 { decision_id: dec-2024-08-01-001, made_by: plan-managercompany.com, timestamp: 2024-08-01T14:22:00Z, context: { simulation_id: sim-2024-07-31, original_recommendation: reassign_to_b_line, actual_action: reassign_to_c_line, business_justification: B线OEE已达98%无冗余产能 }, outcome: { actual_delivery_date: 2024-09-15, delay_vs_simulation: 2 days } }闭环逻辑此决策数据被自动喂给delivery_risk_v3模型的再训练管道。下次模拟时模型会学习到“当B线OEE95%时推荐C线比B线更优”从而提升推荐准确率。这才是真正的持续学习——不是调参而是用真实业务决策修正AI的认知偏差。4.5 避坑动态层三大认知陷阱现象原因解决模拟运行超时30min模型链中某模型未设置超时或输入数据量过大如全量订单在模型绑定配置中添加timeout_seconds: 120模拟前用filter缩小对象集如只模拟priority: high订单模型输出recommended_action为空模型输出字段未在output_mapping中正确映射或模型本身未定义该输出检查模型文档确认输出字段名在Quiver中右键“View Model Output”验证原始输出确保output_mapping中ontology_field存在且可写决策捕获后模型再训练无效果捕获的决策数据未被纳入训练集需手动配置训练管道或训练频率过低默认每周1次进入AIP Studio → 训练管道 → 添加新数据源指向决策对象类型→ 设置触发器为“实时”或“每小时”5. AI智能体实战用自然语言调用本体让LLM告别幻觉当本体建好语义层、通电动力层、装上动态层大脑后最后一块拼图是——如何让业务人员不用学任何技术直接用自然语言与数字孪生对话Palantir AIPArtificial Intelligence Platform的Agent Studio正是为此而生。它不把LLM当问答机器人而是将其嵌入本体执行环让大模型成为“懂业务、能查数、会操作”的智能协作者。本节以“帮我找上周振动异常但未报修的设备”为例拆解如何构建一个真正落地的AI智能体。5.1 Agent设计哲学本体是LLM的“世界模型”不是知识库传统RAG方案让LLM从文档中检索答案问题在于文档可能过时、矛盾、不完整。而AIP Agent的核心创新是把本体作为LLM的可信世界模型World Model语义层→ 提供实体定义什么是设备什么是振动异常动力层→ 提供动作能力如何查异常如何创建工单动态层→ 提供推理上下文上周、未报修、关联性Agent不生成答案而是生成可执行的本体操作序列。用户问“找异常设备”Agent解析为查询sensor对象类型中vibration_amplitude threshold的实例通过sensor → equipment链接获取对应设备过滤equipment中无maintenance_ticket链接的设备返回设备列表及详情。关键区别LLM不“编造”设备ID它调用本体API精准查询不“猜测”报修流程它触发create_maintenance_ticket操作。幻觉被本体的强约束消灭。5.2 构建Agent三步定义“设备健康协作者”在AIP Agent Studio中创建Agent需配置步骤1定义Agent能力Capabilitiescapabilities: - id: query_equipment_health description: 查询设备健康状态支持按时间范围、阈值、车间筛选 input_schema: type: object properties: time_range: { type: string, enum: [last_week, last_month] } threshold_type: { type: string, enum: [vibration, temperature] } output_schema: type: array items: type: object properties: equipment_id: { type: string } equipment_name: { type: string } anomaly_score: { type: number } - id: create_repair_ticket description: 为指定设备创建维修工单 input_schema: type: object properties: equipment_id: { type: string } reason: { type: string }参数说明input_schema和output_schema是Agent与本体交互的契约。LLM必须严格按此结构生成参数否则调用失败——这本身就是防幻觉的第一道闸。步骤2绑定本体操作Ontology Actions为每个Capability绑定具体本体操作query_equipment_health→ 调用Quiver中预设的分析查询Query Template该查询已配置好sensor与equipment的链接逻辑create_repair_ticket→ 调用动力层操作类型create_maintenance_ticket自动填充equipment_id和reason。步骤3配置LLM提示词System Prompt你是一个设备健康管理专家运行在Palantir Foundry平台上。 - 你只能使用已启用的Capability禁止编造或猜测。 - 所有设备ID必须来自本体查询结果禁止虚构。 - 当用户要求“创建工单”必须调用create_repair_ticket不得仅描述流程。 - 若查询无结果回复“未找到符合条件的设备”禁止编造示例。玄学时刻某次Agent返回“设备#EQ-789振动异常”但本体中并无此ID。根因是LLM在system prompt中未强调“ID必须来自查询”它凭常识生成了一个合理ID。教训Prompt必须用“禁止”“必须”等强约束词而非“请”“建议”等弱引导。5.3 Agent执行链从自然语言到真实世界变更用户输入“帮我找上周振动异常但未报修的设备并为前三台创建紧急工单”。Agent执行流程解析意图识别出两个动作 —query_equipment_healthtime_rangelast_week, threshold_typevibration create_repair_ticket对前三台调用本体执行查询返回设备列表[EQ-101, EQ-205, EQ-312]生成参数为每台设备构造create_repair_ticket参数reason振动幅值超阈值未报修触发操作依次调用动力层操作生成三张工单状态为urgent返回结果展示设备列表工单号链接点击直达本体界面。验证技巧在Agent Studio中用“Test Chat”功能输入问题后点击“Show Trace”可查看每一步的LLM生成内容、调用的本体API、返回的原始数据——这是排查幻觉的黄金路径。5.4 数据治理嵌入AI操作的权限与审计Agent不是特权账户它严格遵循本体的治理框架权限继承Agent执行create_repair_ticket时使用的权限是发起用户如张工的权限而非Agent自身权限。若张工无create_maintenance_ticket权限操作直接拒绝。分类标签Classification所有Agent生成的工单自动打上ai_generated: true标签便于审计追踪。目的控制Purpose-Based AccessAgent查询sensor数据时系统检查其目的是否为maintenance_analysis若用户试图让Agent查询薪资数据请求被拦截。合规硬要求某金融客户要求所有AI操作留痕。我们在Agent中启用audit_log: true每次调用自动生成审计事件包含LLM生成的原始JSON参数、调用的本体操作ID、执行用户、时间戳——满足SOX审计要求。5.5 避坑AI智能体四大落地雷区现象原因解决Agent返回“我无法执行此操作”Capability绑定的本体操作未发布或当前用户无该操作权限检查操作类型状态是否为Published进入操作类型 → “Access Control” → 确认用户组已授权LLM生成参数格式错误如equipment_id为数组input_schema中未设置type: string或LLM未被强约束在input_schema中明确type和format在system prompt中加粗“必须返回字符串ID禁止返回数组或对象”查询结果为空Agent却编造设备system prompt未包含“无结果时禁止编造”的明确指令修改prompt加入“若查询返回空数组必须回复‘未找到符合条件的设备’禁止编造任何ID或示例”Agent创建工单后SAP未同步create_repair_ticketCapability绑定的Function中SAP调用逻辑有bug查看Agent执行Trace中的Function日志复现Function调用用真实参数测试SAP connector6. 本体安全治理用三重访问控制锁死数据生命周期本体越强大治理越关键。它既是数据中枢又是操作入口更是AI的认知基础。若安全失控轻则数据泄露重则AI被诱导执行恶意操作。Foundry的安全框架不是附加模块而是从语义层、动力层到动态层的基因级设计。本节聚焦最易被忽视的治理实践——如何用三重访问控制角色、分类、目的构建纵深防御让数据在本体中“活”得安全、“动”得可控、“思”得合规。6.1 基于角色的访问控制RBAC最小权限原则的刚性落地RBAC是治理基石但常见误区是“一刀切”授权。正确做法是按操作粒度而非“对象类型”授权# 角色定义示例 role: plant-operator permissions: - action: read object_type: equipment - action: execute action_type: emergency_shutdown_equipment # 仅授权特定操作 - action: read object_type: sensor property: vibration_amplitude # 仅读振动数据不读温度 role: data-scientist permissions: - action: read object_type: order - action: read object_type: workshop - action: execute action_type: run_simulation # 可运行模拟但不可修改模型参数说明action: execute仅授权调用操作类型不授予直接修改本体数据的权限确保所有变更必经动力层审计。property级别控制让数据科学家读订单数据时看不到客户身份证号该属性被单独授权给HR角色。6.2 基于分类的访问控制CBAC用标签实现动态数据分级RBAC管“谁”CBAC管“什么”。为敏感数据打分类标签Classification实现动态脱敏# 分类标签定义 classification: pii sensitivity_level: high applies_to: - object_type: employee property: id_number - object_type: customer property: passport_number # 分类策略 policy: pii-redaction when: user.role ! hr-admin p a hrefhttps://download.csdn.net/download/water1209/92107637 stylecolor:#ec7500;font-size:14px; 本文还有配套的精品资源点击获取 /a img altmenu-r.4af5f7ec.gif srchttps://csdnimg.cn/release/wenkucmsfe/public/img/menu-r.4af5f7ec.gif stylewidth:16px;margin-left:4px;vertical-align:text-bottom;cursor:text; /p

Palantir Foundry本体架构：语义层、动力层与动态层三层解析

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