本体驱动 AI Native 指标查询 · 详细技术实现方案

基于《大数据指标查询AI系统实践方案(简化版)》的工程化落地。所有技术决策均通过对抗式审查(Adversarial Review)得出。

文档结构

文档 内容
01-技术选型与对抗式审查 7 个关键决策的候选方案 + 批判性审查 + 结论
02-总体架构与项目结构 架构分层 + Maven 项目结构
03-核心模块设计 本体服务/SQL生成/LLM/查询 的代码级设计
04-关键文件 metric.ttl 本体 + metrics.yaml 配置 + pom.xml
05-部署与演进 部署方案 + 后续演进路线

技术决策摘要(审查结论)

决策点 结论
本体推理引擎 Apache Jena(Java 原生,规则推理够用)
本体建模方式 混合:骨架 Turtle + 指标配置自动生成实例
架构形态 Spring Boot 单体 + 模块化分层(拒绝微服务过度设计)
SQL 生成 模板 + 结构化 DSL(LLM 不写 SQL)
LLM 集成 直调 DeepSeek(OpenAI 兼容 + JSON Schema 结构化输出)
语义关系存储 本体管推理、配置管数据(分离)
部署 标准 Spring Boot jar

核心原则(贯穿所有决策)

  1. LLM 不写 SQL:意图理解归 LLM,语义对齐/维度展开/SQL 生成归本体推理和模板
  2. 本体只放推理关系:等价、层级、派生放本体(需推理);口径表达式、映射放配置(是数据)
  3. 够用就好:拒绝为"未来可能"引入重框架,MVP 优先可跑通、可解释、可溯源