trustgraph/docs/tech-specs/structured-data-schemas.he.md
Alex Jenkins 8954fa3ad7 Feat: TrustGraph i18n & Documentation Translation Updates (#781)
Native CLI i18n: The TrustGraph CLI has built-in translation support
that dynamically loads language strings. You can test and use
different languages by simply passing the --lang flag (e.g., --lang
es for Spanish, --lang ru for Russian) or by configuring your
environment's LANG variable.

Automated Docs Translations: This PR introduces autonomously
translated Markdown documentation into several target languages,
including Spanish, Swahili, Portuguese, Turkish, Hindi, Hebrew,
Arabic, Simplified Chinese, and Russian.
2026-04-14 12:08:32 +01:00

147 lines
6 KiB
Markdown

---
layout: default
title: "שינויים בסכימת נתונים מובנית עבור פולסר"
parent: "Hebrew (Beta)"
---
# שינויים בסכימת נתונים מובנית עבור פולסר
> **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.
## סקירה כללית
בהתבסס על מפרט ה-STRUCTURED_DATA.md, המסמך מציע את התוספות והשינויים הנדרשים בסכימת פולסר כדי לתמוך ביכולות נתונים מובנות ב-TrustGraph.
## שינויים בסכימה נדרשים
### 1. שיפורים בסכימה הליבה
#### הגדרת שדה משופרת
המחלקה `Field` הקיימת בקובץ `core/primitives.py` זקוקה לתכונות נוספות:
```python
class Field(Record):
name = String()
type = String() # int, string, long, bool, float, double, timestamp
size = Integer()
primary = Boolean()
description = String()
# שדות חדשים:
required = Boolean() # האם השדה נדרש
enum_values = Array(String()) # עבור סוגי שדות enum
indexed = Boolean() # האם השדה צריך להיות מצביע
```
### 2. סכימות ידע חדשות
#### 2.1 שליחת נתונים מובנים
קובץ חדש: `knowledge/structured.py`
```python
from pulsar.schema import Record, String, Bytes, Map
from ..core.metadata import Metadata
class StructuredDataSubmission(Record):
metadata = Metadata()
format = String() # "json", "csv", "xml"
schema_name = String() # הפניה לסכימה בקונפיגורציה
data = Bytes() # נתונים גולמיים לשליחה
options = Map(String()) # אפשרויות ספציפיות לפורמט
```
#### 3. סכימות שירות חדשות
#### 3.1 שירות שאילתות NLP לנתונים מובנים
קובץ חדש: `services/nlp_query.py`
```python
from pulsar.schema import Record, String, Array, Map, Integer, Double
from ..core.primitives import Error
class NLPToStructuredQueryRequest(Record):
natural_language_query = String()
max_results = Integer()
context_hints = Map(String()) # הקשר אופציונלי לשליפת שאילתה
class NLPToStructuredQueryResponse(Record):
error = Error()
graphql_query = String() # שאילתת GraphQL שנוצרה
variables = Map(String()) # משתני GraphQL אם יש
detected_schemas = Array(String()) # אילו סכימות השאילתה מכוונות
confidence = Double()
```
#### 3.2 שירות שאילתות מובנות
קובץ חדש: `services/structured_query.py`
```python
from pulsar.schema import Record, String, Map, Array
from ..core.primitives import Error
class StructuredQueryRequest(Record):
query = String() # שאילתת GraphQL
variables = Map(String()) # משתני GraphQL
operation_name = String() # שם פעולה אופציונלי למסמכים מרובי פעולות
class StructuredQueryResponse(Record):
error = Error()
data = String() # נתוני התגובה של GraphQL מקודדים ב-JSON
errors = Array(String()) # שגיאות GraphQL אם יש
```
#### 2.2 פלט חילוץ אובייקטים
קובץ חדש: `knowledge/object.py`
```python
from pulsar.schema import Record, String, Map, Double
from ..core.metadata import Metadata
class ExtractedObject(Record):
metadata = Metadata()
schema_name = String() # לאיזו סכימה השם הזה שייך
values = Map(String()) # שם שדה -> ערך
confidence = Double()
source_span = String() # טקסט השדה בו נמצא האובייקט
```
### 4. סכימות ידע משופרות
#### 4.1 שיפור אמצעי הטבע
עדכן את `knowledge/embeddings.py` כדי לתמוך טוב יותר באמצעי הטבע מובנים:
```python
class StructuredObjectEmbedding(Record):
metadata = Metadata()
vectors = Array(Array(Double()))
schema_name = String()
object_id = String() # ערך מפתח ראשי
field_embeddings = Map(Array(Double())) # אמצעי הטבע לכל שדה
```
## נקודות אינטגרציה
### אינטגרציה של זרימה
הסכימות ישמשו על ידי מודולי זרימה חדשים:
- `trustgraph-flow/trustgraph/decoding/structured` - משתמש ב-StructuredDataSubmission
- `trustgraph-flow/trustgraph/query/nlp_query/cassandra` - משתמש בסכימות שאילתות NLP
- `trustgraph-flow/trustgraph/query/objects/cassandra` - משתמש בסכימות שאילתות מובנות
- `trustgraph-flow/trustgraph/extract/object/row/` - צורך Chunk, מייצר ExtractedObject
- `trustgraph-flow/trustgraph/storage/objects/cassandra` - משתמש בסכימה Rows
- `trustgraph-flow/trustgraph/embeddings/object_embeddings/qdrant` - משתמש בסכימות אמצעי הטבע
## הערות על יישום
1. **גרסת סכימה**: כדאי להוסיף שדה `version` ל-RowSchema לתמיכה בעדכונים עתידיים.
2. **מערכת סוגים**: ה-`Field.type` צריך לתמוך בכל סוגי הנתונים המקוריים של Cassandra.
3. **פעולות אצווה**: רוב השירותים צריכים לתמוך הן בפעולות בודדות והן בפעולות אצווה.
4. **טיפול בשגיאות**: דיווח אחיד על שגיאות בכל השירותים החדשים.
5. **תאימות לאחור**: הסכימות הקיימות נשארות ללא שינוי, מלבד שיפורים קטנים בשדות.
## שלבים הבאים
1. יישום קבצי הסכימה במבנה החדש.
2. עדכון שירותים קיימים כדי לזהות סוגי סכימה חדשים.
3. יישום מודולי זרימה המשתמשים בסכימות אלה.
4. הוספת סיומות גשר/rev-גשר לשירותים החדשים.
5. יצירת בדיקות יחידה עבור אימות סכימה.