一、核心范式转变：传统表格存储 → AI语义理解

传统Schema的缺陷：为机器存储设计的僵硬表格
结构化Schema本质上是人类认知的数字化投影，对AI而言是"黑盒"。表格的行列、字段类型、外键关系——这些都是人类设计的语义包装，AI只能机械操作，无法真正理解数据背后的业务意图。

语义Schema的意义：富弹性的业务逻辑关系网络
embedding分布直接将数据投射到语义向量空间，每个数据点都携带了上下文含义。这个过程中：

  • join操作从"字段匹配"升级为"语义相似度计算"
  • 业务含义从人工定义变为AI自主发现
  • 数据价值从"格式正确"转变为"语义有效"

二、新要素

  • 实体 (Entity)：从数据容器升级为业务对象
  • 向量嵌入 (Vector Embedding)：转化为高维空间坐标点，AI的数学语言
  • 语义链接 (Semantic Link)：携带业务含义的关系链，如"用户购买了商品"

三、代价：语义成本很高

  • 计算资源消耗指数级增长
  • 语义理解的准确性难以量化
  • 可解释性大幅下降

标签：ai, agent

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