详细说明：https://tis.pub/docs/example/chat-bi/
概念满天飞的年代，真正跑通生产环境的 ChatBI 长什么样？
2024 年以来，Palantir 的本体论（Ontology）概念火遍技术圈，但大多数内容停留在架构图和 PPT 里——能拿出可运行代码、经过真实查询验证的开源实现，几乎为零。
TIS 团队用 40000+ 行 Java 代码，把 Palantir 的 Ontology 理念完整落地并 Apache 2.0 开源。这不是 Demo，而是已经在多家企业生产环境运行、经受 多场景真实查询 考验的 ChatBI 方案。
核心思路很简单：在大模型和数据之间加一层语义地图。这张地图由五大组件构成：
- ObjectType：业务实体一键导出，主键外键自动识别
- Property：字段语义角色 + 聚合规则，让大模型不再“猜口径”
- Linker：JOIN 白名单，从根源杜绝笛卡尔积
- Glossary：业务黑话官方翻译官，40% 高频查询秒级命中
- Constraint：枚举、范围、正则、时间窗口，给字段立规矩
配合 GraphRAG 四路检索（向量 + 词典 + 关键词 + 子图扩展），系统能在 150ms 内从数百张表中凝练出一个 3000 tokens 的“子图胶囊”，把单次查询成本从 4.5 美元压到 0.09 美元，同时准确率提升到 90%。
再加上 关键字白名单 / AST 校验 / EXPLAIN 动态校验 三道安检门，危险 SQL 拦截率 100%。
从“一个问题流浪 48 小时”到“三秒出图、再追问又是三秒”——TIS Ontology 正在让数据听得懂人话。
开源 · 免费 · 生产可用 · Apache 2.0
