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OntoL本体产品7.0预发布演示
1. 数据源自动发现：从“人工登记”走向“自动接入”
7.0 新增自动化数据源获取能力，支持在已配置授权的数据库与系统环境中自动发现可接入对象，为后续表结构识别、接口生成和本体构建提供统一入口。
价值：降低接入前期的重复配置成本，缩短从“有库可用”到“可被平台理解”的路径。
边界：自动发现以数据库/接口可访问、权限清晰、结构可读为前提；不承诺绕过授权、攻克不可读结构或治理缺失的源系统。
2. 表结构自动获取：让物理 schema 快速映射到业务语义入口
平台可自动读取数据源中的表、字段、主外键及约束信息，形成结构认知基础，辅助完成实体、属性与关系候选生成。
价值：减少 DBA/业务/知识工程师三方反复核对字段口径的时间，尤其适合存量系统较多的企业环境。
边界：表结构只能提供“候选语义”，字段业务含义仍需结合数据字典、样例值与业务确认完成校验。
3. 接口自动生成：把已存在的数据能力封装成可调服务
在可识别表结构与访问规则的基础上，7.0 支持自动生成接口能力，便于外部系统、智能体或平台内部流程按需读取数据。
价值：减少“先有数据、再写接口”的手工开发成本，提升数据服务化速度。
边界：自动生成接口适合标准化、权限明确的读模型与基础查询；复杂事务、强一致写操作、跨系统长流程仍需工程化设计与压测。
4. 数据源/接口自动生成本体：从数据资产到知识图谱的关键一步
7.0 的核心升级在于：可将自动获取的数据源、表结构与生成接口共同作为输入，自动生成候选本体，包括实体类型、属性、关系候选与约束规则。
价值：把本体建模从“完全人工抽象”推进到“机器预生成 + 人工确认”的协作模式。
边界：本体不是表结构的机械翻译。业务关键关系、枚举口径、质量规则与权限语义必须进入审核与发布门禁。
5. 自动化链路直通推演：生成后可直接进入规则推理与沙盘验证
候选本体生成后，可进入 OntoL 已有的规则推理、路径筛选、DSL 条件与隔离沙盘推演流程，在不影响原始图数据的副本中验证业务假设。
价值：形成“接入—建模—校验—推演”的短闭环，让本体建设更快被业务问题检验。
边界：推演结论依赖输入数据质量、规则正确性和本体口径一致性；关键决策场景仍需保留人工复核与证据追溯。
6. 与 6.0 能力衔接：外部智能体、DSL 与开放集成继续作为推理底座
在 7.0 的自动化构建链路上，已具备的 AI 识别、规则推理、外部智能体对接、DSL 对外接口、日志审计与权限控制能力，可继续支撑从“数据被理解”到“知识被调用”的完整路径。
价值：7.0 不是单点功能堆叠，而是把数据接入、语义建模、推理服务和治理审计串成更完整的知识应用流水线。
边界：开放集成能力不等于自动完成所有业务闭环；跨系统流程仍需接口协议、数据一致性、异常补偿和安全审计设计。
