概要
AllegroGraphを使ってみる機会がありましたので、備忘録です。
使い方
いくつかのセットアップ方法があるようですが、以下のクラウド版を利用してみます。
セットアップ後、以下のように表示されます。
ログイン後、複数のRepositoriesが表示されます。
匿名アクセスを可能にする
例えば、リポジトリ「actors」のSPARQLエンドポイントは以下です。
https://ag1edt2www58hzzy.allegrograph.cloud/repositories/actors/sparql
デフォルトでは、Basic認証がかかります。
そこで、anonymousユーザを作成します。ユーザ名を「anonymous」にすることで、パスワードの入力をスキップできました。
公式の説明は以下に記載があります。
https://franz.com/agraph/support/documentation/managing-users.html#anonymous-access
そして、「actors」リポジトリへのREADを許可します。
この設定により、指定したリポジトリへ認証なしでアクセスできるようになります。以下は、yasguiでアクセスした例です。
リポジトリを追加してみる
「my_first_repository」というリポジトリを追加しました。RDFファイルを登録してみます。
校異源氏物語テキストDBで使用している以下のRDFファイルを登録してみます。
登録時に、Graph URIを任意項目として登録することができます。入力例にしたがって、以下のように入力しました。
エクスポートする
「Repository Control」の「Archiving」からエクスポートできます。
「N-Quads」を選択して、エクスポートした結果が以下です。トリプルに加えて、先ほど登録したGraph URIが出力されていることが確認できます。
SHACL Shapesを管理する
Generate SHACL Shapesボタンを押すと、SHACLファイルが作成されます。
以下のようなJSONが作成されました。
Queryを投げてみると、SHACLに関するトリプルも登録されていました。
定期的な監視
無料枠では、以下のように8時間毎の利用が求められました。
We noticed that your AllegroGraph server at https://allegrograph.cloud/ hasn’t been used in over 8 hours, so it has been temporarily stopped. You can log in and start the server again at any time to resume your work as usual.
To ensure your data isn’t lost, please note that if the server isn’t restarted within 5 days, it will be automatically deleted, and all associated data will be permanently removed.
そこで、以下のように、UptimeRobotを使い、定期的にリクエストを投げるようにしました。
https://stats.uptimerobot.com/Yza2XsEI13
リクエストはどのようなものでもよいと思いますが、無料枠ではGETパラメータが必要だったため、以下のURLを使用しています。
リクエストは以下です。「データベースに何らかのRDFトリプルが1つでも存在するか？」という意味です。
以下のような結果が得られます。
まとめ
AllegroGraphは「Knowledge Graph + LLM Solutions」と見出しにあるように、以下の点が強調されていました。
Enhance Your LLM with AllegroGraph and Neuro-symbolic AI
Making accurate decisions is challenging without trusted, connected, and shared data. Explore your data’s possibilities with Generative AI and seamless Large Language Model (LLM) integration powered by AllegroGraph.
The Next Phase of AI is Neuro-Symbolic
Neuro-symbolic AI, combining the strengths of symbolic reasoning and neural networks, is critical for the next phase of AI development. This approach allows for more accurate, explainable, and trustworthy AI systems by integrating human-like reasoning with the pattern recognition capabilities of neural networks. Our AllegroGraph platform is designed to leverage these capabilities, enabling sophisticated data analysis and decision-making.
Powering Enterprise AI with Knowledge Graphs
Global enterprises gain profound insights from their diverse data sources using our technology, enabling informed decision-making and maintaining competitiveness. Whether managing distributed knowledge more effectively, supporting digital twin or data fabric initiatives, addressing Generative AI efforts, or tackling data catalogs and metadata challenges, we power your data strategy with precision.
機械翻訳
AllegroGraphとニューロシンボリックAIでLLMを強化
正確な意思決定を行うには、信頼できる、接続された、共有されたデータが不可欠です。AllegroGraphを活用した生成AIとシームレスな大規模言語モデル（LLM）統合により、データの可能性を探求しましょう。
次世代のAIはニューロシンボリック
ニューロシンボリックAIは、シンボリック推論とニューラルネットワークの強みを組み合わせ、AI開発の次の段階において重要な役割を果たします。このアプローチにより、人間のような推論とニューラルネットワークのパターン認識能力を統合することで、より正確で説明可能、かつ信頼性の高いAIシステムが実現されます。私たちのAllegroGraphプラットフォームは、これらの能力を活用するよう設計されており、高度なデータ分析と意思決定を可能にします。
ナレッジグラフでエンタープライズAIを強化
世界中の企業が、私たちの技術を使用して多様なデータソースから深い洞察を得て、情報に基づいた意思決定を行い、競争優位性を維持しています。分散ナレッジをより効果的に管理する場合でも、デジタルツインやデータファブリックの取り組みを支援する場合でも、生成AI活動に取り組む場合でも、データカタログやメタデータの課題に対処する場合でも、私たちは精密さをもってお客様のデータ戦略を支援します。
上記のような活用方法について、引き続き調査してみたいと思います。