Data-Driven AI：从数据到智能

Teach Data Engineers How to Think AI.

一部开源技术书籍，帮助具有数据研发背景的工程师完成 AI 思维升级。

本书不是 AI 入门教程，不是 Prompt Engineering 教程，不是框架使用手册。

本书唯一目标：让读者从数据视角理解 AI。

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全书主线

flowchart LR
    A[传统数据平台] --> B[AI Ready Data Platform]
    B --> C[Ontology]
    C --> D[Semantic Layer]
    D --> E[Knowledge Foundation]
    E --> F[RAG]
    F --> G[AI Agent]
    G --> H[Data Loop]
    H --> I[Ontology Evolution]
    I -.循环.-> C

整本书只有两个真正的核心：Ontology 与 Data Loop。

在「驯服业务语义不可靠」与「交付升级版数据产品」两条主线下阅读全书——前者是问题，后者是工程落点（详见前言）。

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章节导航

• 前言
• 数据基座：AI Ready Data Platform
• 数据本体：Ontology
• 语义层：Semantic Layer
• 知识基础设施：Knowledge Foundation
• 检索增强：RAG
• AI 智能体：Agent
• 数据闭环：Data Loop
• 本体演进：Ontology Evolution
• 附录

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贡献

写章节前请先读 AGENTS.md（内含 handbook/ 规范索引）。