RDFox

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RDFox 是由牛津大学计算机科学系的三位教授基于数十年知识表示与推理(KRR)研究开发的规则驱动人工智能技术。其独特之处在于:1. 强大的AI推理能力:RDFox 能够像人类一样从数据中创建知识,基于事实进行推理,确保结果的准确性和可解释性。2. 高性能:作为唯一在内存中运行的知识图谱,RDFox 在基准测试中的表现远超其他图技术,能够处理数十亿三元组的复杂数据存储。3. 可扩展部署:RDFox 具有极高的效率和优化的占用空间,可以嵌入边缘和移动设备,作为 AI 应用的大脑独立运行。4. 企业级特性:包括高性能、高可用性、访问控制、可解释性、人类般的推理能力、数据导入和 API 支持等。5. 增量推理:RDFox 的推理功能在数据添加或删除时即时更新,不影响性能,无需重新加载。

需求人群:

"RDFox 适合需要高性能、高可用性和可解释性推理的企业级应用。例如:- 金融行业:需要基于复杂规则和模式进行合规性决策。- 医疗保健:需要快速准确的决策支持系统。- 制造业和零售业:需要实时提供复杂的产品配置解决方案。- 自动驾驶车辆:需要快速准确的决策支持系统。"

使用场景示例:

道琼斯:RDFox 的三元组存储使实时用例成为可能。

agnos.ai:与其他 SPARQL 引擎相比,RDFox 将请求时间从几分钟缩短到不到一秒。

Inserm:将图数据库的3天积压减少到20分钟。

产品特色:

语义推理:基于规则的推理引擎,能够从数据中创建新知识。

知识图谱数据库:使用开放的 RDF 标准,易于数据在 RDF 三元组存储之间的传输。

高性能:内存设计,提供比其他图数据库快10-1000倍的结果。

高可用性:确保解决方案全年无休在线。

访问控制:提供完全的访问控制,保障数据安全。

可解释性:逻辑基础的推理,确保结果的真实性、准确性和可审计性。

数据导入与API:提供从多种数据源导入数据的选项和灵活的 RESTful API。

增量推理:数据添加或删除时即时更新推理结果,无需重新加载。

使用教程:

1. 注册并开始免费试用:访问 https://www.oxfordsemantic.tech/ 并注册账户。

2. 下载并安装:根据需要选择适当的部署方式(云端或设备端)。

3. *数据导入:通过提供的 API 或数据导入选项将数据导入 RDFox。

4. 配置访问控制:设置访问控制策略,确保数据安全。

5. 构建知识图谱:利用 RDFox 的语义推理功能构建知识图谱。

6. 进行推理和分析:利用 RDFox 的推理引擎进行数据分析和决策支持。

7. 监控和优化:监控系统性能,根据需要进行优化。

8. 获取支持:如遇问题,访问资源中心或联系支持团队获取帮助。

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