> **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.
تصف هذه المواصفات دمج TrustGraph مع تدفقات البيانات المهيكلة، مما يمكّن النظام من العمل مع البيانات التي يمكن تمثيلها كصفوف في الجداول أو كائنات في مخازن الكائنات. يدعم هذا التكامل أربع حالات استخدام رئيسية:
1.**الاستخراج من غير المهيكل إلى المهيكل**: قراءة مصادر البيانات غير المهيكلة، وتحديد واستخراج هياكل الكائنات، وتخزينها بتنسيق جدولي.
2.**استيعاب البيانات المهيكلة**: تحميل البيانات الموجودة بالفعل بتنسيقات مهيكلة مباشرة إلى المتجر المهيكل جنبًا إلى جنب مع البيانات المستخرجة.
3.**الاستعلام باللغة الطبيعية**: تحويل الأسئلة باللغة الطبيعية إلى استعلامات مهيكلة لاستخراج البيانات المطابقة من المتجر.
4.**الاستعلام المهيكل المباشر**: تنفيذ استعلامات مهيكلة مباشرة مقابل مخزن البيانات لاسترجاع البيانات بدقة.
## الأهداف
**واجهة وصول موحدة للبيانات**: توفير واجهة واحدة للوصول إلى كل من البيانات المهيكلة وغير المهيكلة داخل TrustGraph.
**تكامل سلس**: تمكين التوافق السلس بين تمثيل المعرفة القائم على الرسم البياني في TrustGraph وتنسيقات البيانات المهيكلة التقليدية.
**استخراج مرن**: دعم الاستخراج التلقائي للبيانات المهيكلة من مصادر غير مهيكلة متنوعة (المستندات، والنصوص، وما إلى ذلك).
**تنوع الاستعلام**: السماح للمستخدمين بالاستعلام عن البيانات باستخدام كل من اللغة الطبيعية ولغات الاستعلام المهيكلة.
**اتساق البيانات**: الحفاظ على سلامة البيانات واتساقها عبر تمثيلات البيانات المختلفة.
**تحسين الأداء**: ضمان تخزين واسترجاع فعال للبيانات المهيكلة على نطاق واسع.
**مرونة المخطط**: دعم كل من مناهج "المخطط عند الكتابة" و "المخطط عند القراءة" لاستيعاب مصادر البيانات المتنوعة.
**التوافق مع الإصدارات السابقة**: الحفاظ على وظائف TrustGraph الحالية مع إضافة إمكانات البيانات المهيكلة.
## الخلفية
تتفوق TrustGraph حاليًا في معالجة البيانات غير المهيكلة وإنشاء الرسوم البيانية المعرفية من مصادر متنوعة. ومع ذلك، تتضمن العديد من حالات الاستخدام في المؤسسات بيانات مهيكلة بشكل متأصل - سجلات العملاء، وسجلات المعاملات، وقواعد بيانات المخزون، ومجموعات بيانات جدولية أخرى. غالبًا ما تحتاج هذه مجموعات البيانات المهيكلة إلى تحليلها جنبًا إلى جنب مع المحتوى غير المهيكل لتقديم رؤى شاملة.
القيود الحالية تشمل:
لا يوجد دعم أصلي لاستيعاب تنسيقات البيانات المهيكلة مسبقًا (CSV، ومصفوفات JSON، وتصديرات قواعد البيانات).
عدم القدرة على الحفاظ على الهيكل المتأصل عند استخراج البيانات الجدولية من المستندات.
عدم وجود آليات استعلام فعالة لأنماط البيانات المهيكلة.
عدم وجود جسر بين استعلامات تشبه SQL واستعلامات الرسم البياني في TrustGraph.
تعالج هذه المواصفات هذه الفجوات من خلال تقديم طبقة بيانات مهيكلة تكمل إمكانات TrustGraph الحالية. من خلال دعم البيانات المهيكلة أصلاً، يمكن لـ TrustGraph:
أن تكون منصة موحدة لتحليل كل من البيانات المهيكلة وغير المهيكلة.
تمكين الاستعلامات الهجينة التي تمتد عبر علاقات الرسم البياني والبيانات الجدولية.
توفير واجهات مألوفة للمستخدمين الذين اعتادوا العمل مع البيانات المهيكلة.
إطلاق حالات استخدام جديدة في تكامل البيانات وذكاء الأعمال.
## التصميم الفني
### البنية
يتطلب تكامل البيانات المهيكلة المكونات الفنية التالية:
1.**خدمة NLP-to-Structured-Query**
تحويل الأسئلة باللغة الطبيعية إلى استعلامات مهيكلة.
يدعم أهداف لغة استعلام متعددة (في البداية بناء الجملة المشابه لـ SQL).
يسجل معالج تكوين (مثال: trustgraph-flow/trustgraph/prompt/template/service.py) لتلقي بيانات التكوين وفك تشفير معلومات المخطط.
يتلقى الكائنات ويفك تشفيرها إلى كائنات ExtractedObject للتسليم على قائمة الانتظار Pulsar.
ملاحظة: يوجد رمز موجود في `trustgraph-flow/trustgraph/extract/object/row/`. كان هذا محاولة سابقة وسيتطلب إعادة هيكلة كبيرة لأنه لا يتوافق مع واجهات برمجة التطبيقات الحالية. استخدمه إذا كان مفيدًا، وابدأ من البداية إذا لم يكن كذلك.