AIP 总览：把 AI 接进你的数据与运营

Palantir 的人工智能平台（Artificial Intelligence Platform，AIP）将 AI 与你的数据和运营连接起来。AIP 旨在推动跨运营流程的自动化，提供一整套全面的工具，组织中的每个人——从开发者到一线用户——都可以使用。

AIP 的构建工具（例如 AIP Logic、AIP Chatbot Studio（原名 AIP Agent Studio）和 AIP Evals）支持在 Ontology 和开发者工具链之上开发可用于生产环境的 AI 驱动工作流、智能体（agent）和函数。此外，AIP 还通过允许沙箱化、自动扩缩容的应用在现有的安全、审计和资源管理框架内无缝集成生成式 AI，从而改变应用环境。

AIP 与 Foundry（Palantir 的数据运营平台）和 Apollo（Palantir 用于自主软件部署的任务控制平台）一起，构成了一个操作系统，能够交付全方位的 AI 驱动产品——从由 LLM 驱动的 Web 应用，到使用视觉语言模型的移动应用，再到内嵌本地化 AI 的边缘应用。

本页余下部分简要概述 AIP 的关键优势。如需了解 AIP 能力的更多细节，我们建议查阅 AIP 文档，包括 AIP 应用参考。如需动手实践，请在 learn.palantir.com ↗ 上参加「速通：你的第一个 AIP 工作流」 ↗课程。

Palantir AIP 可以与你的组织在 Foundry enrollment 上已有的数据无缝集成。这使你能够构建并使用由 LLM 驱动的智能体和工作流，并与其交互，充分利用来自各类数据源和格式的数据。

AIP 纳入了 Palantir 所有先进的安全措施（security measures），以按照行业法规保护敏感数据。AIP 提供强大的访问控制、加密和审计能力，以维护数据完整性和透明度。此外，内置的治理工具可帮助组织在 AI 运营中保持问责性和历史沿革记录。

如需进一步了解 LLM 如何在平台上安全地处理用户提示词（prompt），请选择 Palantir AIP FAQs，查阅 常见问题：Palantir AIP 使用第三方托管的 LLM 时的安全性与隐私 ↗。

AIP 提供了一整套全面的工具，用于构建、训练和部署大语言模型。支持多种不同的大语言模型，使数据科学家和工程师能够使用自己偏好的工具，并为每个用例挑选最合适的模型。此外，AIP 还提供版本控制和协作功能，使团队能够在模型的整个生命周期中高效地管理模型。

AIP 专为处理大规模数据运营而设计，确保 AI 模型能够根据组织需求进行部署和扩缩容。该平台的架构支持分布式计算，可实现高性能处理和实时分析，这对关键任务应用至关重要。AIP 还提供对资源使用和限额设置的精细化控制。

如需进一步了解开发者可用于监控和优化平台上构建的智能体与应用性能的工具，请查阅 Ontology 与 AIP 可观测性文档。

在为生产环境部署构建 AI 工作流时，信任至关重要；对于 LLM 而言，信任来自可解释性和透明度，以及严格的评估。AIP 提供用于生成详细审计轨迹、解释和模型决策评估的工具，帮助用户理解和信任所得结果。这种信任对于组织在真实场景中安全部署 AI，并基于 AI 洞察做出明智且合乎伦理的决策至关重要。

注意：AIP 功能的可用性可能会发生变化，且可能因客户而异。