> **Beta Translation:** This document was translated via Machine Learning and as such may not be 100% accurate. All non-English languages are currently classified as Beta.
Maelekezo haya yanaelezea jinsi TrustGraph inavyounganishwa na mtiririko wa data iliyoainishwa, na kuwezesha mfumo kufanya kazi na data ambayo inaweza kuwakilishwa kama mistari katika meza au vitu katika maduka ya vitu. Uunganisho huu unaunga mkono matumizi manne makuu:
1.**Utoaji kutoka kwa Data Isiyoainishwa hadi Imeinishwa**: Soma vyanzo vya data visivyoainishwa, tambua na uondoe muundo wa vitu, na uihifadhi katika umbizo wa meza.
2.**Uingizaji wa Data Imeinishwa**: Pakia data ambayo tayari iko katika umbizo iliyoainishwa moja kwa moja katika duka la data iliyoainishwa pamoja na data iliyoondolewa.
3.**Uulizaje kwa Lugha Asilia**: Badilisha maswali ya lugha asilia katika maswali iliyoainishwa ili kuchuja data inayolingana kutoka kwa duka.
4.**Uulizaje wa Moja kwa Moja wa Imeinishwa**: Fanya maswali iliyoainishwa moja kwa moja dhidi ya duka la data ili kupata data kwa usahihi.
## Lengo
**Ufikiaji Umoja wa Data**: Toa kiungo kimoja cha kufikia data zote, iliyoainishwa na isiyoainishwa, ndani ya TrustGraph.
**Uunganisho Kamili**: Uwezesha utendaji wa pamoja kati ya uwakilishi wa maarifa wa TrustGraph unaotegemea chati na umbizo wa jadi wa data iliyoainishwa.
**Utoaji Wenye Ugumu**: Unga uondoleaji wa moja kwa moja wa data iliyoainishwa kutoka kwa vyanzo mbalimbali visivyoainishwa (nyaraka, maandishi, n.k.).
**Uwezekano wa Uulizaje**: Ruhusu watumiaji kuuliza data kwa kutumia lugha ya asilia na lugha za uulizaje iliyoainishwa.
**Ulinganifu wa Data**: Dumishe uadilifu na ulinganifu wa data katika uwakilishi tofauti wa data.
**Uboreshaji wa Utendaji**: Hakikisha uhifadhi na upekuzi wa ufanisi wa data iliyoainishwa kwa kiwango kikubwa.
**Uwezekano wa Mfumo**: Unga mifumo ya "andika-mfumo" na "soma-mfumo" ili kukidhi vyanzo tofauti vya data.
**Ulinganifu na Mifumo ya Zamani**: Dumishe utendaji wa sasa wa TrustGraph huku uongezwa uwezekano wa data iliyoainishwa.
## Asili
Hivi sasa, TrustGraph inafaa katika kuchakata data isiyoainishwa na kuunda chati za maarifa kutoka kwa vyanzo tofauti. Hata hivyo, matumizi mengi ya kampuni yanahusisha data ambayo ina muundo - rekodi za wateja, magogo ya miamala, hifadhi za bidhaa, na mengineyo ya seti za data za meza. Data hii iliyoainishwa mara nyingi inahitaji kuchanganuliwa pamoja na maudhui isiyoainishwa ili kutoa ufahamu kamili.
Mapungufu ya sasa ni pamoja na:
Hakuna msaada wa asili kwa kuingiza umbizo la awali la data (CSV, safu za JSON, mauzo ya hifadhi ya data).
Uwezekano wa kutohifadhi muundo halisi wakati wa kuondoa data ya meza kutoka kwa nyaraka.
Ukosefu wa mitambo ya uulizaje ya ufanisi kwa muundo wa data iliyoainishwa.
Upungufu wa daraja kati ya maswali kama ya SQL na maswali ya chati ya TrustGraph.
Maelekezo haya yanaashiria pengo hizi kwa kuleta safu ya data iliyoainishwa ambayo inakamilisha uwezekano wa sasa wa TrustGraph. Kwa kusaidia data iliyoainishwa kwa asili, TrustGraph inaweza:
Kutoa jukwaa la umoja kwa uchanganuzi wa data iliyoainishwa na isiyoainishwa.
Kuwezesha maswali ya mchanganyiko ambayo yanaenea katika uhusiano wa chati na data ya meza.
Kutoa kiungo cha kawaida kwa watumiaji ambao wamezoea kufanya kazi na data iliyoainishwa.
Kufungua matumizi mapya katika ujumuishaji wa data na ujasusi wa biashara.
## Muundo wa Kiufundi
### Usanifu
Uunganisho wa data iliyoainishwa unahitaji vipengele vifuatavyo vya kiufundi:
1.**Huduma ya NLP-kwa-Uulizaje-Imeinishwa**
Inabadilisha maswali ya lugha asilia katika maswali iliyoainishwa.
Inasaidia malengo mengi ya lugha ya uulizaje (hasa, usanifu kama wa SQL).
Inaunganishwa na uwezekano wa sasa wa NLP ya TrustGraph.
2.**Usaidizi wa Mfumo wa Mpangilio** ✅ **[IMEKAMILIKA]**
Mfumo ulioongezwa wa mpangilio ili kuhifadhi umbizo wa data iliyoainishwa.
Usaidizi wa kufafanua muundo wa meza, aina za sehemu, na uhusiano.
Utoleaji wa toleo na uwezekano wa uhamishaji wa mfumo.
3.**Moduli ya Utoaji wa Vitu** ✅ **[IMEKAMILIKA]**
Uunganisho uliorekebishwa wa mtiririko wa uondoleaji wa maarifa.
Inatambua na kuondoa vitu vilivyoainishwa kutoka kwa vyanzo visivyoainishwa.
Inahifadhi asili na alama za uaminifu.
Inasajili kiungo cha usanidi (mfano: trustgraph-flow/trustgraph/prompt/template/service.py) ili kupokea data ya usanidi na kuondoa maelezo ya mfumo.
Inapokea vitu na kuyaondoa kuwa vitu vya ExtractedObject ili kuwasilisha kwenye folyo ya Pulsar.
NOTE: Kuna msimbo uliopo kwenye `trustgraph-flow/trustgraph/extract/object/row/`. Hii ilikuwa jaribio la awali na itahitaji marekebisho makubwa kwani haikubaliana na API za sasa. Tumia ikiwa ni muhimu, anza kutoka mwanzo ikiwa sio.
Inahitaji kiungo cha mstari wa amri: `kg-extract-objects`