DaoQL：基于数据优先本体论的显式世界模型与反事实推理评估

arXiv论文提出DaoQL系统，将确定性知识显式存储在融合图、列、向量和全文引擎的多模态数据库中，仅将LLM作为推理引擎。系统验证了显式模型在反事实推理上的架构优势，并在嵌入式设备上实现了亚毫秒级查询，但整体QPS较低（1.8）。该方法旨在解决LLM在高精度领域的幻觉、知识冻结、可解释性和可修改性问题。

此前LLM将世界模型隐式编码在神经网络权重中，存在结构风险；DaoQL首次提出将确定性知识显式外化到专用存储系统，为医疗、金融等场景提供了可验证、可修改、可解释的替代方案，明确了隐式模型在反事实推理上的架构缺陷。

显式模型通过规则独立性、确定性评估和固定冲突解决，使反事实推理满足可组合分解条件；隐式模型缺少原子读/增量语义，无法提供同等级别的架构保证。DaoQL将图、列、向量、全文引擎集成在同一进程中，KVCache图节点和专家热更新是未来工作。

当前系统仅验证了存储层，QPS仅1.8，远未达到生产级实时要求；但亚毫秒级单次查询表明工程潜力。产品团队可开始评估显式知识库方案在高精度、弱实时场景（如离线决策支持、审核流）的可行性，注意部署形态差异（嵌入式 vs 客户端-服务器）。

• 开发基于DaoQL的医疗诊断辅助系统，利用显式知识库提高诊断结果的可解释性
• 构建金融风控反事实推理引擎，避免LLM幻觉导致的违规判断
• 优化DaoQL查询性能（如并行化、索引压缩），目标QPS提升至百级以上以支持实时场景
• 集成KVCache图节点与专家热更新，打造动态可维护的企业知识图谱

• DaoQL在多用户并发场景下的实际QPS能否通过工程优化显著提升？
• 显式模型在复杂反事实推理任务中的准确率与同等规模隐式LLM相比如何？
• 系统是否支持百万级知识实体的实时热更新而不中断查询？
• 集成KVCache与Agent运行时后，系统端到端延迟和吞吐量能否满足交互式应用需求？