trustgraph/docs/tech-specs/architecture-principles.sw.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

5.2 KiB

layout title parent
default Msingi wa Usanifu wa Grafu ya Maarifa Swahili (Beta)

Msingi wa Usanifu wa Grafu ya Maarifa

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.

Msingi wa 1: Mfumo wa Grafu wa Mada-Kitendawili-Jambo (SPO)

Uamuzi: Kubali SPO/RDF kama mfumo mkuu wa uwakilishi wa maarifa

Sababu: Hutoa uwezekano mwingi na utangamano na teknolojia za grafu zilizopo Inawezesha tafsiri rahisi kwa lugha zingine za kuuliza grafu (e.g., SPO → Cypher, lakini si kinyume chake) Huunda msingi ambao "unawezesha mengi" ya uwezo wa baadaye Inasaidia uhusiano wa kutoka-kwenye-node (SPO) na uhusiano wa kutoka-kwenye-jambo (RDF)

Utendaji: Muundo mkuu wa data: node → edge → {node | literal} Endelea utangamano na viwango vya RDF huku ukiunga mkono operesheni zilizopanuliwa za SPO

Msingi wa 2: Uunganishaji wa Asili wa Grafu ya Maarifa na LLM

Uamuzi: Boresha muundo na operesheni za grafu ya maarifa ili kuendana na mwingiliano wa LLM

Sababu: Matumizi kuu yanahusisha LLM zinazofanya kazi na grafu za maarifa Chaguo za teknolojia za grafu lazima zipende utangamano wa LLM kuliko mambo mengine Inawezesha mchakato wa usindikaji wa lugha ya asili ambao hutumia maarifa yaliyopangwa

Utendaji: Unda schema za grafu ambazo LLM zinaweza kuzielewa vizuri Boresha kwa mifumo ya kawaida ya mwingiliano wa LLM

Msingi wa 3: Uramaji wa Grafu kwa Kutumia Uingizwaji

Uamuzi: Tengeneza uhusiano wa moja kwa moja kutoka maswali ya lugha ya asili hadi node za grafu kupitia uingizwaji

Sababu: Inawezesha njia rahisi iwezekanavyo kutoka swali la NLP hadi uramaji wa grafu Inazuia hatua ngumu za kati za kuunda swali Hutoa uwezo wa utafutaji wa kiufundi ndani ya muundo wa grafu

Utendaji: NLP Query → Graph Embeddings → Graph Nodes Endelea uwakilishi wa uingizwaji kwa vyombo vyote vya grafu Unga mlingano wa moja kwa moja wa kiufundi kwa utatuzi wa swali

Msingi wa 4: Utatuzi Ulio Msingi wa Vitambulisho vya Ufafu na Ufumbuzi Ulio Msingi wa Vitambulisho

Uamuzi: Unga uongezaji wa maarifa kwa usindikaji sambamba kwa kutumia utambulisho wa vitu vya ufafu (kanuni ya 80%)

Sababu: Lengo: Uongezaji wa mchakato mmoja kwa hali kamili unawezesha utatuzi kamili wa vitu Ukwereti: Mahitaji ya uongezaji yanahitaji uwezo wa usindikaji sambamba Suluhisho la Kompromi: Unda kwa utambulisho wa vitu vya ufafu katika mchakato uliogawanyika

Utendaji: Unda mitambo ya kuzalisha vitambulisho sawa na vya kipekee katika viboreshaji tofauti vya maarifa Kitu kimoja kinachotajwa katika mchakato tofauti lazima kiwe na kitambulisho kimoja Amini kwamba ~20% ya hali ngumu zinaweza kuhitaji modeli zingine za usindikaji Unda mitambo ya dharura kwa hali ngumu za utatuzi wa vitu

Msingi wa 5: Usanifu Ulioendeshwa na Tukio na Uchukuzi-Ulisikilizaji

Uamuzi: Tengeneza mfumo wa ujumbe wa pub-sub kwa upangaji wa mfumo

Sababu: Inawezesha kuunganishwa kwa huru kati ya uongezaji wa maarifa, uhifadhi, na vipengele vya kuuliza Inasaidia sasisho na arifa za wakati halisi katika mfumo Inawezesha mchakato wa usindikaji uliogawanyika na unaoweza kupanuka

Utendaji: Uunganisho uliodumishwa na ujumbe kati ya vipengele vya mfumo Mito ya matukio kwa sasisho za maarifa, kukamilika kwa uongezaji, na matokeo ya kuuliza

Msingi wa 6: Mawasiliano ya Wakala wa Kurejea

Uamuzi: Unga operesheni za pub-sub za kurejea kwa usindikaji wa wakala

Sababu: Inawezesha mchakato wa wakala wa hali ya juu ambapo wakala wanaweza kuchochea na kujibu kila mmoja Inasaidia njia ngumu za usindikaji wa maarifa Inaruhusu mifumo ya usindikaji ya kurudia na ya mara kwa mara

Utendaji: Mfumo wa pub-sub lazima uweze kushughulikia simu za kurejea kwa usalama Mitambo ya upangaji wa wakala ambayo inazuia mzunguko usio na mwisho Usaidizi wa upangaji wa mchakato wa wakala

Msingi wa 7: Uunganishaji wa Duka la Data ya Safu

Uamuzi: Hakikisha utangamano wa kuuliza na mifumo ya uhifadhi wa safu

Sababu: Inawezesha maswali ya uchambuzi ya ufanisi juu ya data kubwa ya maarifa Inasaidia matumizi ya biashara ya ujasusi na ripoti Huunganisha uwakilishi wa maarifa ya grafu na mchakato wa uchambuzi wa jadi

Utendaji: Safu ya tafsiri ya kuuliza: Maswali ya grafu → Maswali ya safu Mkakati wa uhifadhi wa mchanganyiko unaounga mkono operesheni za grafu na mizigo ya uchambuzi Endelea utendaji wa kuuliza katika pande zote

--

Muhtasari wa Kanuni za Usanifu

  1. Uwezekano Kwanza: Mfumo wa SPO hutoa uwezekano mwingi
  2. Uongezaji wa LLM: Maamuzi yote ya usanifu yanafikiria mahitaji ya mwingiliano wa LLM
  3. Ufanisi wa Kiufundi: Uramaji wa moja kwa moja wa uingizwaji hadi node kwa utendaji bora wa swali
  4. Uongezaji wa Kimapokeo: Panga usahihi kamili na uwezo wa usindikaji uliogawanyika
  5. Usaidizi wa Vitambulisho: Ufafu wa vitu na utatuzi wa vitu
  6. Mawasiliano ya Wakala: Usaidizi wa mchakato wa wakala
  7. Uunganishaji wa Duka la Data: Usaidizi wa maswali ya uchambuzi

Misingi hizi huunda usanifu wa mfumo wa kujua ambao unachanganua umakini wa kinadharia na mahitaji ya utendakazi, ukiwa umeboreshwa kwa ajili ya ujumuishaji wa LLM na usindikaji ulioenelea.