作者认为，当大型语言模型（LLM）在企业环境中无法提供正确答案时，问题通常不在于模型本身，而在于底层企业数据模型。这些为传统应用设计的模型缺乏AI系统准确解释数据所需的显式业务知识和语义理解。因此，AI在识别权威数据源或理解不同业务实体之间的关系等任务上遇到困难，凸显了企业数据架构中的关键差距。 AI
影响 强调需要改进企业数据架构以支持AI，表明仅靠模型改进无法解决数据解释问题。
排序理由 来自从业者的观点文章，讨论了当前企业数据模型在AI集成方面的局限性。
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