Palantir已经成为眼下美股最火爆的AI公司，以下是它一年来的股价走势图。
它带来了一种新的启示，AI落地的想象空间，可能比创造AI更大，所以国内对它的产品研究是越来越多，网上有很多文章介绍它的产品概念，但缺乏对其产品的详细介绍，特作者从其官网上扒出了详细的产品功能介绍，供大家参考。
1.登录首页
2.创建Project
3.创建文件夹
4.相关操作都是文件夹内完成
4.1上传文件
4.2创建Pipeline Builder
4.3进入Pipeline Builder工作区
4.4添加Foundry data
4.5数据集的相关操作
数据清洗完的结果截图
5.创建本体
5.1搜索Ontology Manager
5.2进入本体创建工作区
5.3创建对象
可以从下图看到，本体相关类型包括：对象类型、关系类型、动作类型等，概括来讲Ontology Manager就是一个数据模型构建的工具。
5.4创建Object type
选择已有数据源，并选择数据集
设置对象属性
设置动作，动作包括增删改的操作，且动作能限制不同的组织、角色和用户才能触发
创建完后的Order对象
设置对象存储，本操作等于在数据库中实例化一张表
6.创建application
6.1搜索workshop
6.2进入workshop
6.3创建module
注意location，可以选择之前在project中创建的文件夹
进入新创建的module
此处略过具体的应用构建过程，构建完后的结果如下，概括来说，就是基于本体对象来定义操作页面，包括数据的统计分析和数据的增删改查。
7.相关概念
7.1Object Explorer
用于搜索、查看和深入探索 Ontology 中任何一个具体对象实例的界面。例如，你可以搜索一个特定的“客户ID”，然后查看这个客户的所有相关信息（个人信息、历史交易、服务记录等），这些信息都通过 Ontology 的关系自动关联起来
7.2Workshop
低代码/无代码的应用开发环境。业务分析师或开发者可以基于 Ontology 中的数据，快速拖拽式地构建交互式前端应用，如仪表盘、报告、表单和工作流界面。这些应用是最终用户与数据和业务流程交互的主要窗口。
7.3Ontology (本体)
Foundry 的核心与灵魂。它不是单一工具，而是一个由平台强制执行的数据模型框架。它定义了企业中的核心业务对象（如“客户”、“资产”、“交易”）、它们的属性以及它们之间的关系。它相当于整个企业的“统一业务语言”。
7.4Ontology Manager
是用于创建、管理和可视化 Ontology 的用户界面（UI）。数据工程师和领域专家通过它来定义和修改业务对象、链接和权限。
7.5Pipeline Builder
用于构建数据转换和数据处理流水线的可视化工具。它将原始数据从源系统（如数据库、API、文件）中获取，经过清洗、转换、融合等步骤，最终加载到 Ontology 中定义的规范化数据模型中。
关系：是向 Ontology “推送”高质量、标准化数据的主要工具。
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