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农业与食品 · Verified Case

农业与食品行业：食品出海合规研判与跨境物流规划本体智能体

食品企业出海要同时回答两类问题：「这款产品出口到某国合不合规、缺哪些手续」和「一批货走哪条路线、用哪种清关方式、能不能全程冷链」。合规知识散落在 GB 2760/2762/29921 等国标与日本肯定列表、欧盟 EC 1881/2006、美国 FDA 21 CFR 之间——同一个添加剂在不同国家可能是限量、禁用或不监管，靠 Excel 对照表永远对不齐；冷链物流则要在时效、成本、温控、清关口岸、单证五个维度间权衡，靠货代报价单来回比稿。本项目按「库是大脑、AI 做判断、规则做闸门」的范式构建食品可信数据空间：以食品行业本体 FlyOntOS（196 类 / 48 对象属性 / 12 数据属性 / 62 实例个体，1142 条三元组，六大域 + 20 对互逆属性 + 5 条 OWL 约束 + 2 组不相交声明）为产业语义底座，出海合规专项本体（37 类，遵循 GB/T 48000.3-2026）把配方、添加剂、限量、禁用、目标国、法规对象化——SWRL 规则 R1 超限/R2 禁用/R3 贸易集团传导经 HermiT 约 1.2 秒推导 NonCompliantProduct = {卫龙辣条, 双汇火腿肠}，数值判定由 Python 规则引擎补强并分级（禁用=高 / 超限>1.5 倍=高 / 1~1.5 倍=中），输出 5 条带证据的合规问题清单；产品→配方→添加剂→限量→目标国 4 跳链路 11 条全量可查；6 类 SHACL 形状校验 716 条三元组全部合规、负向注入缺字段实例被正确拦截。跨境物流专项本体（16 类）把 23 条运输段、海港/机场/铁路口岸、船司、温控档案、清关要求对象化，LOGISTICS-PLANNER 智能体按自然语言约束比选方案：卫龙辣条常温货郑州→欧洲铁路 16.4 天 / 4220 美元 / 置信度 0.968，双汇冷鲜猪肉日本加急 9.5 天 / 3220 美元，红烧肉冷冻柜预算 3 万无方案如实返回、预算 5 万比选出 2 个方案。AI 出海法务官/标签翻译官/商机日报主编意图路由 3/3 正确，验收测试 11/11 项全部通过。

关联本体 食品行业本体（FlyOntOS）

案例背景

食品企业出海要同时回答两类问题：「这款产品出口到某国合不合规、缺哪些手续」和「一批货走哪条路线、用哪种清关方式、能不能全程冷链」。合规知识散落在 GB 2760/2762/29921 等国标与日本肯定列表、欧盟 EC 1881/2006、美国 FDA 21 CFR 之间——同一个添加剂在不同国家可能是限量、禁用或不监管，靠 Excel 对照表永远对不齐；冷链物流则要在时效、成本、温控、清关口岸、单证五个维度间权衡，靠货代报价单来回比稿。本项目按「库是大脑、AI 做判断、规则做闸门」的范式构建食品可信数据空间：以食品行业本体 FlyOntOS（196 类 / 48 对象属性 / 12 数据属性 / 62 实例个体，1142 条三元组，六大域 + 20 对互逆属性 + 5 条 OWL 约束 + 2 组不相交声明）为产业语义底座，出海合规专项本体（37 类，遵循 GB/T 48000.3-2026）把配方、添加剂、限量、禁用、目标国、法规对象化——SWRL 规则 R1 超限/R2 禁用/R3 贸易集团传导经 HermiT 约 1.2 秒推导 NonCompliantProduct = {卫龙辣条, 双汇火腿肠}，数值判定由 Python 规则引擎补强并分级（禁用=高 / 超限>1.5 倍=高 / 1~1.5 倍=中），输出 5 条带证据的合规问题清单；产品→配方→添加剂→限量→目标国 4 跳链路 11 条全量可查；6 类 SHACL 形状校验 716 条三元组全部合规、负向注入缺字段实例被正确拦截。跨境物流专项本体（16 类）把 23 条运输段、海港/机场/铁路口岸、船司、温控档案、清关要求对象化，LOGISTICS-PLANNER 智能体按自然语言约束比选方案：卫龙辣条常温货郑州→欧洲铁路 16.4 天 / 4220 美元 / 置信度 0.968，双汇冷鲜猪肉日本加急 9.5 天 / 3220 美元，红烧肉冷冻柜预算 3 万无方案如实返回、预算 5 万比选出 2 个方案。AI 出海法务官/标签翻译官/商机日报主编意图路由 3/3 正确，验收测试 11/11 项全部通过。

案例描述

以食品行业本体 FlyOntOS（OWL/RDF-XML，1142 条三元组：196 类 / 48 对象属性 / 12 数据属性 / 62 实例个体，原料/产品/供应链/食品安全/法规标准/经营场景六大域，20 对互逆属性、5 条 OWL 约束、2 组不相交声明、对称替代属性）为产业语义底座构建食品可信数据空间智能体矩阵：出海合规专项本体（37 类 / 22 对象属性 / 30 数据属性，遵循 GB/T 48000.3-2026）沿产品→配方→添加剂→限量→目标国 4 跳链路（11 条全量可查）研判——SWRL R1 超限/R2 禁用/R3 贸易集团传导经 HermiT 约 1.2 秒推导 NonCompliantProduct = {卫龙辣条, 双汇火腿肠}，Python 数值引擎补强数值比较并输出 5 条带证据与风险分级的合规问题清单（欧盟/美国/日本禁用甜蜜素、美国山梨酸钾超限 0.8>0.3、日本亚硝酸钠超限 0.12>0.07）；6 类 SHACL 形状校验 716 条三元组 conforms=True、负向注入缺字段实例被拦截；LLM 字段映射（qwen3.5-9b）让新数据免改本体接入（5 个属性 IRI 校验全部命中、独立 World 自动生成 Individual）。跨境物流专项本体（16 类 / 11 对象属性 / 49 数据属性，TransportLeg 23 条、8 海港/6 机场/铁路口岸、9 类清关要求）支撑 LOGISTICS-PLANNER 多式联运比选：卫龙辣条郑州→欧洲铁路 16.4 天 / 4220 美元 / 置信度 0.968、双汇冷鲜猪肉日本加急 9.5 天 / 3220 美元、红烧肉冷冻柜预算 3 万无方案如实返回而预算 5 万比选出 2 个方案，每条带温控合规、清关模式、所需单证、税负率与置信度。AI 出海法务官/标签翻译官/商机日报主编意图路由 3/3 正确，验收测试 11/11 项全部通过。

食品产业全景一张图（196 类六大域）

把原料、产品、供应链、食品安全、法规标准、经营场景建成 196 类 / 48 对象属性 / 12 数据属性 / 62 个实例个体的统一本体（1142 条三元组，六大域顶层架构，20 对互逆属性、5 条 OWL 约束、2 组不相交声明、对称替代属性 substitutableWith），食品产业全链条知识一张图，跨域关联（法规标准域 ⊑ 产品域 ∩ 供应链域、食品安全域 ⊑ 供应链域、经营场景域 ⊑ 食品安全域）实现端到端推理。

出海合规研判（SWRL 推理 + 4 跳链路 + SHACL 闸门）

出海合规专项本体（37 类 / 22 对象属性 / 30 数据属性，遵循 GB/T 48000.3-2026 复用核心实体）把配方、添加剂、限量、禁用、目标国、法规、标签、商机对象化：SWRL 规则 R1 添加剂超限、R2 禁用添加剂推导 NonCompliantProduct（HermiT 实测约 1.2 秒推导出卫龙辣条与双汇火腿肠），数值判定由 Python 规则引擎补强并分级（禁用=高、超限>1.5 倍=高、1~1.5 倍=中）；产品→配方→添加剂→限量→目标国 4 跳链路 11 条全量可查，6 类 SHACL 形状校验 716 条三元组全部合规，负向注入缺字段实例被正确拦截。

跨境冷链物流规划（多式联运方案比选）

跨境物流专项本体（16 类 / 11 对象属性 / 49 数据属性）把运输段（TransportLeg 23 条）、港口/机场/铁路口岸、船司、温控等级、清关要求、包装、物流方案全部对象化：LOGISTICS-PLANNER 智能体按 parsedConstraints 规划并比选方案——卫龙辣条常温货郑州→欧洲（铁路 16.4 天 / 4220 美元 / 全程温控达标 / 置信度 0.968）、双汇冷鲜猪肉郑州→日本加急（公路+海运 9.5 天 / 3220 美元 / 置信度 0.954）、预制红烧肉冷冻柜预算 5 万内比选出 2 个方案（17.7 天 / 4820 美元 / 含 FDA 进口预告 ISF）；每条方案带温控合规、清关模式、所需单证、综合税负率与置信度。

项目案例

客户面对的问题

食品出海的合规知识散落在不同层级：国标 GB 2760/2762/29921 管国内，出口还要面对日本肯定列表、欧盟 EC 1881/2006、美国 FDA 21 CFR——同一个添加剂在不同国家可能是限量、禁用或不监管，靠 Excel 对照表永远对不齐

判定口径必须多跳贯通：产品→配方→添加剂→限量→目标国一条链上任何一环缺失（配方没录、限量没维护、目标国没挂对），「这款产品能不能出口」就答不了——没有本体把链路显式化，人工核对既慢又漏

隐式规则最易翻车：添加剂超限要用「使用量 > 限量值」的数值比较，禁用直接判定不合规，还有法规适用于贸易集团（欧盟成员国）要传导到成员国目标国——规则散落在人脑里，口径因人而异

冷链物流是组合优化不是查表：常温辣条可以走铁路 16.4 天，冷冻猪肉要全程 -18°C~ -15°C，空运最快但贵——时效、成本、温控、清关口岸、单证五个维度交织，还要在预算约束内比选中转港

清关要求按目的国和清关模式变化：荷兰一般贸易要 6 种单证（含检验检疫证书）、美国要 FDA 进口预告（ISF）、日本要卫生证明与检疫申报单——漏一张单证货就压在口岸

判定结论不能只给「不合规」三个字：哪款添加剂、超了多少、哪个国家、风险是高还是中——每条结论必须带证据链与风险分级，否则业务不敢据此改配方、停发货

项目案例

使用本体前后的变化

使用本体前使用本体后
原料台账、产品 BOM、食安检测报告、法规 PDF 各存一处，「这批火腿肠用的猪肉有没有兽残风险」要翻四个系统人工拼接196 类六大域本体统一承载原料→产品→供应链→食安→法规→场景：王中王火腿肠 → usesRawMaterial 猪后腿肉（A级）→ commonlyFoundIn ← 沙门氏菌 2 跳溯源、事件 → detectedIn → 批次 → batchOf → 产品 2 跳定位、添加剂 → constrainedBy → GB2760 → specifiesLimit 多跳限量校验，全部关系可图上直查
「卫龙辣条出口欧盟有没有问题」靠业务员翻 GB 2760 与日本肯定列表对照 Excel，漏一条禁用就是退运风险配方-添加剂-限量-目标国 4 跳链路 11 条（卫龙 9 条 + 双汇 2 条）一条 Cypher/SPARQL 查询返回：产品名、目标国、添加剂名、限量值直接落表，Neo4j 与本地 OWL 双向验证
超没超限、算不算禁用全靠人工判断，HermiT 不支持 SWRL built-in 的坑没人踩过也不知道SWRL 规则显式化：R1 超限（usageAmount greaterThan limitValue）、R2 禁用（Prohibition）、R3 贸易集团法规传导，HermiT 1.2 秒推导 NonCompliantProduct = {卫龙辣条, 双汇火腿肠}；数值比较由 Python 规则引擎补强并输出 5 条合规问题清单（每条带使用量/限量值/风险等级）
限量值漏填、目标国挂错这类数据问题进库无人拦，错误顺着链路传导到结论里数据质量闸门前置：6 类 SHACL 形状（FoodProduct/FoodAdditive/RegulatoryLimit/TargetCountry/Regulation/MarketOpportunity）约束必填属性、数据类型与基数，716 条三元组 conforms=True；故意注入缺字段实例返回 Violation——脏数据进不了推理链
物流方案靠货代报价单来回比，时效、温控、清关单证各说各话，预算不够时口头说「再想想」物流方案对象化比选：parsedConstraints 解析「常温/冷冻/加急/预算」→ 规划引擎在 TransportLeg/Port/Carrier 图上组合出方案，每条带端到端时效、综合成本、温控合规、中转口岸、清关模式、所需单证、税负率与置信度（0.947–0.968）；预算 3 万的方案数为 0 时如实返回「无可用方案」而不是硬凑
每接入一个新国家或新产品就要改表结构、改脚本，扩展成本高到没人愿意维护LLM 字段映射泛化：新数据字段（产品名称/出口国/甜味剂使用量/防腐剂使用量）由 qwen3.5-9b 自动映射到本体属性（5 个属性 IRI 校验全部命中），独立 World 自动生成 Individual 即时可查询——新国家、新产品接入不改本体
产业底座 + 双场景专项本体的智能体服务链食品产业六大域本体（FlyOntOS 196 类）为产业底座，出海合规专项本体（37 类）与跨境物流专项本体（16 类）为场景深化：合规链路从配方到目标国贯通限量与禁用判定，物流链路在运输段与口岸图上组合规划，智能体层（出海法务官/标签翻译官/商机日报主编/LOGISTICS-PLANNER）统一对外服务。
正在生成关系图…
产品到目标国的四跳合规研判链合规研判四跳链路：产品面向目标国、产品有配方、配方含添加剂、添加剂在某目标国有限量或禁用——SWRL 与数值引擎沿链判定，输出带证据的合规问题清单。
正在生成关系图…
项目案例

本体域与业务的关联

方案作用于哪些业务对象？

对象域

六大域 196 类：原料域（植物/动物源性原料、食品添加剂）、产品域（乳制品/肉类/休闲食品/速冻/预制菜）、供应链域（供应商/工厂/仓库/物流/零售终端/批次）、食品安全域（生物/化学/物理危害、过敏原、事件）、法规标准域（GB 国标/行业标准/出口标准）、经营场景域（8 类 Agent）；实例覆盖双汇工厂、卫龙辣条、王中王火腿肠、沙门氏菌事件（riskScore=88）等。

信息在哪里产生和流转？

系统与信息域

出海合规：5 个目标国（欧盟/美国/日本/韩国/泰国）、4 类添加剂、9 条限量/禁用（3 禁用 + 6 限量）、2 产品、3 法规、6 标签术语、4 商机；跨境物流：7 国、23 条运输段、8 海港/6 机场/铁路口岸、7 船司、4 产品温控档案（常温/冷藏/冷冻）、9 类清关要求、4 包装；知识图谱 716 条三元组全部通过 SHACL 校验。

判定依据是什么、由谁确认？

规则与标准域

SWRL 规则 R1 添加剂超限（数值比较由 Python 引擎补强）、R2 禁用添加剂、R3 贸易集团法规传导；风险分级（禁用=高 / 超限>1.5 倍=高 / 1~1.5 倍=中）；6 类 SHACL 形状守护数据质量；物流侧以温控达标、清关模式、单证清单、预算约束为判定依据，规划结论附置信度。

结论如何给出、边界如何交代？

结论与边界域

每条不合规结论带添加剂、目标国、使用量、限量值与风险等级；预算内无方案时返回方案数=0 而非硬凑；HermiT 不支持 SWRL built-in 的限制显式交代并以 Python 数值引擎补强；本地 OWL 完全自洽，Neo4j 作为镜像展示；二期标准比对与三期市场布局明确标注为规划中。

项目案例

5 个应用场景

场景 1

产业语义底座（FlyOntOS 六大域）

客户问题

食品产业知识散落在原料台账、产品 BOM、检测报告、法规 PDF 与经营报表里，出口合规、食安溯源、工艺风险互相说不通，问一句「这款产品出口日本合不合规」要跨四个系统拼答案。

本体做法

以六大域顶层抽象建产业级本体：原料/产品/供应链/食安/法规/场景各自成域又经公理连通，8 类 Agent（评估/监测/执行）挂经营场景，为多智能体体系提供语义地基。

应用效果

1142 条三元组把原料、产品、供应链、食安、法规、场景建成六大域连通的一张图：任一产品都能沿关系边回答「用了什么原料、含什么过敏原、受哪些国标约束、出口哪些市场」，20 对互逆属性让双向检索路径闭合。

输出内容
  • 食品行业本体 FlyOntOS（OWL/RDF-XML，1142 条三元组：196 类 / 48 对象属性 / 12 数据属性 / 62 实例个体，20 对 inverseOf、5 条 OWL 约束、2 组不相交声明、对称替代属性 substitutableWith）
  • 跨域关联公理：法规标准域 ⊑ 产品域 ∩ 供应链域、食品安全域 ⊑ 供应链域、经营场景域 ⊑ 食品安全域
  • 王中王火腿肠全景实例链：原料（猪后腿肉 A 级）、添加剂（亚硝酸钠 limitValue=0.15 约束于 GB2760）、过敏原（大豆）、工艺（腌制）、批次（status=风险）到沙门氏菌事件（riskScore=88）与召回动作
场景 2

出海合规智能研判（R1/R2/R3 推理闭环）

客户问题

同一添加剂在不同目标国可能是限量、禁用或不监管，国标 GB 2760 与日本肯定列表、欧盟 EC 1881/2006、美国 FDA 21 CFR 的对照靠 Excel 维护，「这款产品能不能出口、缺哪些手续」答不准也答不快。

本体做法

合规本体把配方、添加剂、限量、禁用、目标国、法规对象化，SWRL 规则显式判定，HermiT 不支持 built-in atoms 的部分由 Python 数值引擎补强（业界标准做法），结论自动闭环到 NonCompliantProduct 类。

应用效果

出海合规从人工对照表变成推理闭环：HermiT 约 1.2 秒推导 NonCompliantProduct = {卫龙辣条, 双汇火腿肠}，5 条合规问题清单（欧盟/美国/日本禁用甜蜜素、美国山梨酸钾超限 0.8>0.3、日本亚硝酸钠超限 0.12>0.07）每条带使用量、限量值与风险等级。

输出内容
  • 出海合规专项本体（37 类 / 22 对象属性 / 30 数据属性，遵循 GB/T 48000.3-2026 复用 StandardEntity/Organization/Term 等核心实体）
  • SWRL R1 超限 / R2 禁用 / R3 贸易集团传导 + Python 数值规则引擎（风险分级：禁用=高 / 超限>1.5 倍=高 / 1~1.5 倍=中）
  • 4 跳链路 11 条（产品→配方→添加剂→限量→目标国）全量可查，Neo4j Cypher 与本地 OWL 双向验证
场景 3

数据质量闸门与新数据泛化接入（SHACL + LLM 映射）

客户问题

限量值漏填、目标国挂错、新数据格式各异——人工维护的知识库总有脏数据漏进来，错误顺着推理链传导到结论里。

本体做法

SHACL 前置拦截 + LLM 字段映射（chat_json 模式 3 次重试保障结构化输出）+ 属性 IRI 校验 + 独立 World 试算，泛化接入新数据不改本体结构。

应用效果

数据质量闸门守护推理输入：6 类 SHACL 形状约束必填属性、类型与基数，716 条三元组 conforms=True；负向验证故意注入缺字段实例被正确拦截（返回 Violation）——脏数据进不了推理链。

输出内容
  • shapes.ttl 6 类节点形状（FoodProduct/FoodAdditive/RegulatoryLimit/TargetCountry/Regulation/MarketOpportunity），pyshacl 全量校验通过
  • LLM 字段映射泛化：新字段（产品名称/出口国/甜味剂使用量/防腐剂使用量）由 qwen3.5-9b 映射到本体属性，5 个属性 IRI 存在性校验全部命中
  • 独立 World 自动生成 Individual（不污染主库），新增产品个体即时可查询（2→3 个产品）
场景 4

跨境冷链物流规划与方案比选（LOGISTICS-PLANNER）

客户问题

冷链物流方案要在时效、成本、温控、清关口岸、单证五个维度间权衡：常温辣条可走铁路，冷冻猪肉必须全程 -18°C~-15°C，空运最快但贵——靠货代报价单来回比，预算不够、单证漏项总要踩一遍坑。

本体做法

物流本体把运输段时效/成本/温控/运力、口岸清关时长与查验等级、目的国单证要求全部对象化；智能体解析约束后在图上组合比选，无可用方案时如实返回而不是硬凑。

应用效果

跨境物流从货代报价比稿变成图上规划：LOGISTICS-PLANNER 解析自然语言约束（温控/时效/预算）后在 23 条运输段、8 海港、6 机场与铁路口岸图上组合方案——卫龙辣条常温货郑州→欧洲推荐铁路 16.4 天 / 4220 美元 / 置信度 0.968，双汇冷鲜猪肉日本加急 9.5 天 / 3220 美元，红烧肉冷冻柜预算 3 万无方案如实返回、预算 5 万比选出 2 个方案。

输出内容
  • 跨境物流专项本体（16 类 / 11 对象属性 / 49 数据属性，TransportLeg/Port/Airport/RailGateway/Carrier/CustomsRequirement/LogisticsPlan/AgentRun 等）
  • 规划结果带温控合规（全程达标）、中转/清关口岸（鹿特丹港/东京港/洛杉矶港）、清关模式（一般贸易）、所需单证（商业发票/装箱单/原产地证/卫生证/检验检疫证书等）、综合税负率与置信度（0.947–0.968）
  • 知识库底座：跨境冷链多式联运方案库、国际海运/空运动态时刻表、目的国口岸操作规范库（生产规模 21600/42800/300 文档，附代表性样本数据）
场景 5

多智能体服务与验收闭环（11/11 测试通过）

客户问题

业务方的问题五花八门：今天问合不合规、明天问标签怎么标、后天问走哪条物流路线——每个问题单独找人、单独查系统，答案口径还不一致。

本体做法

智能体矩阵挂载在本体之上按意图路由：共享同一份语义底座，答案可追溯到同一张图；二期标准比对与三期市场布局按同一架构扩展。

应用效果

三智能体统一对外服务：合规问题路由到 AI 出海法务官、标签问题路由到 AI 标签翻译官、商机问题路由到 AI 商机日报主编（意图路由 3/3 用例正确），物流规划路由到 LOGISTICS-PLANNER（15 次运行记录留存）；私有 LLM 对话链路全部联通，11/11 项验收测试通过。

输出内容
  • 意图路由（关键词打分 + LLM 兜底）与 3 类合规/标签/商机 Agent + LOGISTICS-PLANNER 智能体
  • 验收测试报告：11/11 通过（本体建模/语义查询/HermiT 推理/多跳推理/跨域关联/泛化/字段映射/个体生成/SHACL/意图路由/LLM 链路）
  • CLI 与 Streamlit 双模式演示应用
业务示意

一次「辣条能不能发欧洲」的出海决策之旅

出口业务员问：「卫龙大面筋辣条现在能不能发欧洲？走什么物流划算？」 它在哪里产生：辣条的配方（甜蜜素使用量 0.12）、目标国清单（欧盟/美国/日本）维护在合规本体里，欧盟对甜蜜素是禁用（Prohibition）；温控档案（常温 0~25°C、保质期 240 天、货值 2.5 万美元）、起运地（郑州国际陆港）与运输段图（铁路/海运/空运的时效成本温控）维护在物流本体里。 系统如何处理：AI 出海法务官沿产品→配方→添加剂→限量→目标国链路判定——甜蜜素在欧盟、美国、日本均为禁用，R2 规则直接推导卫龙辣条为 NonCompliantProduct（风险=高）；同时美国山梨酸钾使用量 0.8 > 限量 0.3 超限（风险=高），Python 数值引擎补强 HermiT 不支持的数值比较，输出 5 条带证据的合规问题清单。LOGISTICS-PLANNER 接着规划物流——解析出「常温 + 经济」约束后，在铁路/海运组合中推荐郑州国际陆港→鹿特丹港铁路方案：16.4 天、4220 美元、全程温控达标、鹿特丹港清关（一般贸易，6 种单证含检验检疫证书）、综合税负率 0.12、置信度 0.968。 交付结果：一张明确说「先改配方再发货」的合规问题清单（甜蜜素禁用 + 山梨酸钾超限，每条带使用量/限量值/风险等级）+ 一套可直接执行的物流方案（时效/成本/温控/单证/税负/置信度全齐）；如果按原配方硬发，退运风险与损失在发货前就被拦截。 业务影响：原本要在国标 PDF、货代报价单、单证清单之间来回比对数天的出海决策，变成「合规研判 + 物流比选」分钟级输出的标准流程；「哪个国家禁用什么、超没超限」第一次有了机器可判定、结论可追溯的证据链。

项目案例

项目交付成果

本体资产

  • 食品行业本体 FlyOntOS（OWL/RDF-XML，1142 条三元组：196 类 / 48 对象属性 / 12 数据属性 / 62 实例个体，六大域 + 20 对互逆属性 + 5 条 OWL 约束 + 2 组不相交声明）
  • 出海合规专项本体（37 类 / 22 对象属性 / 30 数据属性，遵循 GB/T 48000.3-2026）与跨境物流专项本体（16 类 / 11 对象属性 / 49 数据属性）
  • SWRL 规则文件（R1 超限 / R2 禁用 / R3 贸易集团传导，N3 序列化）与 SHACL 形状文件（6 类节点形状）

数据资产

  • 出海合规样本数据：5 目标国 / 4 添加剂 / 9 条限量禁用 / 2 产品 / 3 法规 / 2 企业 / 2 检测机构 / 6 标签术语 / 4 商机（owlready2 个体，729 条三元组）
  • 跨境物流知识库与样本：7 国 / 23 运输段 / 8 海港 / 6 机场 / 7 船司 / 4 产品温控档案 / 9 类清关要求（生产环境方案库 21600、时刻表 42800、口岸规范 300 文档规模按契约可扩展）
  • LOGISTICS-PLANNER 运行记录 15 次与知识图谱快照（716 条三元组全部 SHACL 合规）

验证与质量保障

  • 推理链路：HermiT 1.2.1（owlready2 集成）+ SWRL 规则 + Python 数值规则引擎（风险分级：禁用=高 / 超限>1.5 倍=高 / 1~1.5 倍=中）
  • pyshacl 全量校验（716 条三元组 conforms=True）与负向注入验证（缺字段实例被正确拦截）
  • 验收测试 11/11 通过：本体建模、语义查询、HermiT 推理、多跳推理、跨域关联、泛化能力、字段映射、个体生成、SHACL 校验、意图路由、LLM 对话链路

AI 应用与文档交付

  • 智能体矩阵：AI 出海法务官 / AI 标签翻译官 / AI 商机日报主编（意图路由 3/3 正确）+ LOGISTICS-PLANNER 跨境物流规划师（15 次运行记录）
  • CLI 与 Streamlit 双模式演示应用；私有 LLM（qwen3.5-9b）字段映射与对话链路
  • 技术方案文档、本体模型设计文档、验收测试报告；二期标准比对与三期市场布局规划
项目案例

业务价值

看得懂

六大域 196 类本体把食品产业知识建成业务人员看得懂的一张图：原料从哪来、产品含什么、受哪些法规约束，不用懂 RDF 也能沿着「火腿肠→猪肉→沙门氏菌」这样的链路读下去。

找得到

从任一产品穿透配方、添加剂、限量、目标国、批次、事件与召回动作；20 对互逆属性让「产品找风险」与「风险找产品」双向可查，Neo4j 镜像支持图数据库侧的同样查询。

说得清

每条不合规结论带添加剂、目标国、使用量、限量值与风险分级；物流方案带温控合规、单证清单、税负率与置信度；限制（HermiT 不支持 built-in、样本数据与生产规模差异）显式交代。

做得动

合规问题清单可直接指导改配方、停发货；物流方案可直接下发执行（时效/成本/单证全齐）；预算内无方案时如实返回而不是硬凑——结论即行动。

可持续

SHACL 形状守护数据质量、LLM 字段映射支持新数据免改本体接入、SWRL 规则与数值引擎分离可各自演进；二期标准比对与三期市场布局按同一架构扩展。

案例留言

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