🧠 OntologyOps

让本体像代码一样被管理，让知识像软件一样持续交付，让推理像编译器一样稳定运行

GitOps + DevOps + Knowledge Engineering + Ontology 融合后的新范式

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🧭 工程师从哪进？ 建议先跑参考实现 GovernanceOps（govops demo 看代码例子跑起来），有了大概感觉，再回来读这里的方法论与协议——先看能跑的，再看为什么。

💡 一句话定义

OntologyOps = 面向企业知识资产的持续构建、持续验证、持续推理、持续治理体系。

它不是「Ontology + Agent」，而是把本体从依赖专家手工维护的静态资产，变成能持续演化、持续验证、持续发布的工程化资产。

🎯 解决什么问题

本体（Ontology）在推理能力上没有被知识图谱取代——但它被行业放弃了。根因不是「OWL 太复杂」或「推理太慢」，而是一句话：

知识变化速度 > 知识维护速度

传统架构完全依赖专家手工维护本体，当法规、标准、制度持续变化，本体必然腐化。OntologyOps 正面解决这个困扰知识工程界二十多年的问题。

⚖️ 核心原则

LLM 永远不进入推理链，只进入知识工程链。

角色	对应实体	职责	特点
🤖 Knowledge Engineer	LLM / Agent	构建知识	灵活、泛化、理解自然语言
📐 Knowledge Model	Ontology (OWL/SWRL)	表达知识	精确、可验证、形式化
🧮 Inference Engine	Reasoner (HermiT/Pellet)	推理知识	确定、可追溯、可审计

🏛️ 总体架构

        Knowledge Sources  ·  法规 / 标准 / 制度 / 设计规范
                       │
                       ▼
   🔧 Knowledge Compiler     Document → Ontology Patch      ← 核心创新
                       │
                       ▼
   📦 Ontology Repo          concepts / rules / constraints  ← Git for Knowledge
                       │                                       Diff · Tag · Rollback …
                       ▼
   📝 Knowledge PR           提交 / 审查 / 合并 / 拒绝        ← 知识变更审计
                       │
                       ▼
   ✅ Ontology CI            语法 / 语义 / 一致性 / 规则       ← 自动化验证
                       │
                       ▼
   🧠 Reasoning Runtime      Deterministic·Traceable·Auditable ← 推理执行（隔离）

🧩 六大核心组件

组件	定位	类比
📦 Ontology Repo	本体的 Git 仓库	GitHub Repository
🔧 Knowledge Compiler	文档 → 本体 Patch	编译器（Source → IR）
📝 Knowledge PR	知识变更请求	Pull Request
🤖 Agent 体系	知识工程 Agent 群	CI Pipeline 中的 Worker
✅ Ontology CI	自动化质量门禁	Jenkins / GitHub Actions
🧠 Reasoning Runtime	隔离的推理执行层	Production Runtime

🛰️ 落地实现：GovernanceOps

OntologyOps 是方法论（六支柱）；六支柱之一的 Ontology Repo 已沉淀出一份正式、可验证的协议。它由一个可运行实现长出来、并被它持续验证——GovernanceOps，一个把企业「决策」当第一管理对象的治理运行时（Ontology Repo 支柱已达协议级，其余五根为雏形）。

其中「Ontology Repo」支柱已沉淀为一份正式、可验证的协议：

文件	作用
ontologyops/PROTOCOL.md	抽象协议契约（R1–R6，语义级、不绑定格式）
ontologyops/ontology.schema.json	参考编码：LLM 友好、diff 友好的本体 DSL 的 JSON Schema
ontologyops/conformance.yaml	符合性条款——判定一个实现是否合规

GovernanceOps 里 govops onto conformance --json 对自身本体跑上述条款，全绿即「合规参考实现」的机器可读证据。schema 校验的正是参考 DSL、conformance 跑的正是参考实现，故协议与实现锁步、不漂移。

🚀 快速开始

本仓库是方法论 + 推理实战营的集合。想直接看可运行代码：

git clone git@github.com:georgewangchn/OntologyOps.git
cd OntologyOps

# 多范式推理实战营：P1–P6（符号 → 数值）与 PL1–PL6（LLM Agent 版）
cd labs/P1                    # P1 = OWL / HermiT 本体推理
pip install -r requirements.txt
# 按该目录 README 运行：构建本体 → HermiT 推理 → 诊断

想看 OntologyOps 落成一个**可跑的系统（原型级）**长什么样：直接跑 GovernanceOps（govops demo 一键体验）。

📦 项目组成

本仓库包含两个独立"产品"，各有清晰边界：

产品	目录	说明	许可
OntologyOps	ontologyops/	方法论 + 协议规范	CC BY 4.0
推理实战营	labs/	P1–P6 + PL1–PL6 可运行代码	MIT

📂 项目结构

OntologyOps/
├── ontologyops/      # OntologyOps 协议规范（CC BY 4.0）
│   ├── PROTOCOL.md             # 抽象协议契约（R1–R6）
│   ├── ontology.schema.json    # 参考编码：本体 DSL 的 JSON Schema
│   ├── conformance.yaml        # 符合性条款
│   ├── README.md               # 协议导读（canonical 源说明）
│   └── LICENSE                 # CC BY 4.0
└── labs/                        # 推理实战营 P1–P6 + PL1–PL6（LLM Agent 版）
    ├── agent_core/              #   共享 Agent 框架
    └── shared_data/             #   共享数据集

📚 与「当LLM不够用了」系列的关系

「当LLM不够用了」是作者维护的博客专栏系列，系统讲解本体推理在企业决策中的实践，文章在 senlinpubu.top 在线阅读。本仓库的 P1–PL6 多范式推理示例是该系列的配套代码。

专栏系列	本仓库
理论设计 · 架构文档	工程实现 · 可运行代码
Why & What	How

全系列论证「为什么 LLM 不够用」；OntologyOps 回答「行业放弃本体后，如何让本体重新可用」。

👤 作者

森林瀑布 — 本体推理 × 企业决策 × AI 实战 · 博客：senlinpubu.top

📜 License

本仓库采用分层许可，不同资产类型适用不同协议：

资产类型	许可协议	覆盖范围	说明
代码	MIT	labs/	自由使用、修改、商用
协议规范	CC BY 4.0	ontologyops/	署名 + 允许商业实现

贡献者：提交 PR 即表示同意 贡献指南 · 项目名称使用指引见 TRADEMARK.md

_{让本体重新可用 · Code: MIT · 协议: CC BY 4.0}