循序渐进 · AIP 教学 · AIP Logic（一）

AIP Logic 总览：无代码搭 AI 函数

AIP Logic 是 AIP 的核心应用：在可视化环境里构建、测试、发布由 LLM 驱动的函数，无需写代码就能借助 Ontology 构建功能丰富的 AI 逻辑。想上手 AIP，从这组开始。

全部目录 AIP 首页 ← 上一篇 AIP Logic 总览：无代码搭 AI 函数下一篇 →

本文来源 · Source 内容整理自 Palantir Foundry 官方文档：
https://www.palantir.com/docs/foundry/logic/overview/
原始标题：AIP Logic • Overview • Palantir · 所属：AIP Logic（用积木搭 AI 逻辑）

★

先记住这几条

① 无代码但不简单

拖拽式的 block 组合，能表达复杂业务逻辑。

② 站在 Ontology 上

直接读写对象、调用动作，不需要自己接 API。

③ 能用平台的 LLM

模型来自平台，共享限流与治理。

④ 可测试、可发布

内置调试器与发布流程。

写在前面

AIP Logic 是一个无代码开发环境，用于构建、测试和发布由 LLM 驱动的函数。AIP Logic 让你能够构建功能丰富的 AI 驱动函数，这些函数可以借助 Ontology，而无需承受开发环境和 API 调用通常带来的复杂性。借助 Logic 直观的界面，应用构建者可以编写 prompt、进行测试、评估与监控、设置自动化等等。

你可以使用 AIP Logic 来自动化并支撑你的关键任务，无论是将非结构化输入中的关键信息与你的 Ontology 连接起来、解决排期冲突、通过寻找最佳分配方案来优化资产性能，还是应对供应链中的中断等等。

AIP Logic 的引导界面，包含一个用于创建新 Logic 的按钮，以及一个列出你的 Logic 函数的空间。

Logic 函数也可以被自动化，从而自动应用 Ontology 编辑，或将其暂存以待人工审核。

使用 Foundry Branching 可以隔离地开发 Logic 函数。你还可以通过指标监控 Logic 函数的健康状况和性能，包括成功与失败次数以及执行时长。

AIP Logic 提供了一个直观的界面，可通过一个 Logic 函数来利用 Ontology 和 LLM；该函数接收输入（例如 Ontology 对象或文本字符串），并可以返回输出（对象和/或字符串），或对 Ontology 进行编辑。例如，下面这个由 LLM 驱动的函数接收来自某个 Ontology 对象的输入数据，将该数据与一封客户邮件进行交叉比对，并根据以往的解决方式来为某个特定问题推荐解决方案。

AIP Logic 构建在治理 Palantir 平台其余部分的同一套严格的安全模型之上，包括用户权限和函数权限。这些平台安全控制只会授予 LLM 完成某项任务所必需的访问权限。

仅在读取时强制执行

行级和列级访问控制（包括受限视图、对象安全策略和属性安全策略）会过滤模型代表用户所能读取的内容。模型永远无法看到用户无权读取的数据。这些控制不会延伸到模型的输出或它编写的任何 Ontology 编辑。为了让数据在向下游流转时持续受到保护，请将这些控制与标记（marking）或基于分类的访问控制搭配使用。完整的模型说明参见访问控制传播。

进一步了解 AIP Logic 的核心概念，或者开始使用并构建一个 Logic 函数。在评估函数时，AIP Evals 提供了一个结果分析器，可按根因对失败的测试用例进行分类，并就如何有针对性地修改 prompt 以改善结果给出建议。

延伸阅读 · 相关页面

按主题横向跳转，不必顺着目录一篇篇读。

本组其他页面 · AIP Logic（用积木搭 AI 逻辑）

同一主题下的相邻内容。

全部目录 AIP 首页 ← 上一篇：构建代理层或联邦层下一篇：AIP Logic 核心概念 →