RDFox Reseñas y Detalles del Producto

La ejecución instantánea de las reglas de Datalog es una de las mejores características, así como las capacidades de razonamiento, que tienen algunas características útiles y únicas. RDfox es muy bueno para datos dinámicos y en tránsito. RDFox tiene un razonamiento muy rápido, es muy conveniente escribir scripts para ahorrar tiempo al trabajar con RDFox. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La documentación es bastante técnica y podría incluir más ejemplos y proporcionar más antecedentes sobre algunas características de RDFox. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Como solución en memoria, RDFox puede ingerir datos RDF con una velocidad impresionante. En la práctica, con un conjunto de datos que ocupaba 167GB de RAM, la ingesta tomó 18 minutos cuando se paralelizó. El sistema es sencillo de configurar.

La implementación de reglas Datalog en RDFox hace posible responder a consultas "imposibles". Nuestro equipo tenía una consulta compleja que inicialmente tardaba 38 minutos en ejecutarse. Después de añadir reglas para simplificar nuestros patrones de datos, la evaluación de la consulta se redujo a 10 milisegundos.

Con reglas, las "vistas" semánticas pueden precomputarse en el lado de los datos. Esta capacidad puede simplificar la creación y composición de interfaces de usuario impulsadas por entidades, acelerando el proceso de desarrollo del front-end.

RDFox proporciona conectores a fuentes de datos externas como Solr, permitiendo una integración poderosa con búsqueda de texto completo.

El equipo de Oxford Semantic Technologies es de primera categoría, con sólidas credenciales académicas: RDFox representa lo mejor en desarrollo de productos impulsado por la investigación. El producto está en constante mejora, con recientes mejoras centradas en alta disponibilidad y soporte robusto para gráficos nombrados. En general, el soporte técnico de RDFox fue sobresaliente, y cualquier problema fue abordado de inmediato. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La documentación de RDFox es bastante completa, pero podría beneficiarse, en algunos lugares, de ejemplos adicionales de uso concreto (como los comandos reales requeridos en el shell de RDFox).

El soporte para serializaciones RDF adicionales, como JSON-LD, sería agradable tener. El soporte para consultas federadas SPARQL 1.1 con la palabra clave SERVICE también sería útil. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

- sencillo de poner en marcha

- el razonamiento semántico basado en reglas es un verdadero superpoder en comparación con algunas otras bases de datos gráficas

- múltiples opciones de implementación, incluido el patrón de alta disponibilidad

- el conector incorporado a Apache Solr hace que la construcción de aplicaciones de búsqueda sea altamente manejable

- excelente soporte y documentación Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No es realmente un problema con RDFox, pero SPARQL y TTL pueden llevar un tiempo para entender cuando estás comenzando. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Tiene una barrera de entrada baja y la curva de aprendizaje es razonable. ¡Gran apoyo del equipo de RDFox! Nos ayudaron enormemente a integrarlo con la arquitectura actual y a seguir dando mantenimiento a medida que se lanzaban nuevas versiones. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El proyecto enfrentó algunos problemas de concurrencia, pero en general, el rendimiento es bueno. En un momento del proyecto dejamos de actualizar la versión de la base de datos, y por eso no me siento capaz de revisar la última versión. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

1. Documentación clara y completa https://docs.oxfordsemantic.tech/introduction.html.

2. Conjunto rico de comandos y opciones para personalizar soluciones y abordar problemas de manera eficiente.

3. Soporte para datalog que permite personalizar reglas de inferencia.

4. Múltiples almacenes de datos y gráficos nombrados.

5. Razonamiento incremental y revisable implementado eficientemente.

6. Punto de acceso para trabajar con almacenes de datos en Python (por ejemplo, se pueden realizar consultas SPARQL y exportar tríos usando Python).

7. Razonamiento sobre axiomas (importaxioms) como distinto de reglas de inferencia adicionales (archivo TBox datalog).

8. Comandos y scripts de la interfaz de línea de comandos.

9. Puede implementarse en diferentes lugares (máquina local o nube) permitiendo la personalización de la RAM disponible, etc.

10. Fácil de proporcionar retroalimentación.

11. Extensión de SPARQL con nuevas funciones y soporte para RDF-star y SPARQL-star.

12. EXCELENTE SOPORTE AL CLIENTE. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Si no te gusta algo, tomarán tus comentarios en serio e intentarán satisfacer tus necesidades en una próxima versión. Actualmente, no me gustan las siguientes cosas (en su mayoría menores):

1. La implementación de SPARQL no incluye DESCRIBE.

2. El navegador no muestra la cardinalidad de los resultados (¿cuántos resultados obtuvo una consulta?).

3. No hay autocompletado para cadenas creadas por el usuario.

4. RDFox no tiene una función específica para verificar la consistencia y satisfacibilidad (contrástalo con el razonador de Protege y el plugin Debugger de Protege).

5. RDFox no tiene un atajo de teclado para comentar una línea.

6. RDFox no tiene un archivo dlog para insertar las relaciones de subclase de los tipos csd.

7. Su archivo dlog de TBox podría ser más completo en cuanto a triples que involucran owl:Thing.

8. El navegador no permite duplicar páginas cuando la consulta SPARQL es larga.

9. No extienden SPARQL para incluir funciones para realizar análisis de gráficos (por ejemplo, el camino más corto). Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

* Baja barrera de entrada; visualizaciones gráficas; carga de datos fácil; persistencia en memoria.

* Equipo de soporte receptivo

* Características empresariales: HA, transacciones

* Rendimiento Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Sin disgustos. De hecho, encontré un pequeño error durante nuestra evaluación, y el equipo de ingeniería tuvo una solución al día siguiente. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¡Rendimiento! Probé RDFox con el Benchmark LUBM y los tiempos registrados para cargar y consultar datos fueron bastante impresionantes. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No he encontrado ningún inconveniente desde el punto de vista del rendimiento. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La configuración fácil con imágenes de Docker en la Nube, pero también la implementación en una máquina local es muy sencilla. Oxford Semantic ofrece excelentes sesiones de introducción personal para ponerse al día y comenzar a usar la base de datos. La implementación de Datalog es beneficiosa para superar las limitaciones de OWL (datos faltantes, verificación de restricciones). Después de acostumbrarse, las reglas de datalog son bastante sencillas de aplicar. Además, si uno se queda atascado, el soporte de Oxford Semantics es muy receptivo (generalmente dentro de un día hábil). La ayuda proporcionada va más allá del soporte técnico de herramientas, ya que también ofrece sugerencias sobre cómo resolver problemas específicos con sus conjuntos de reglas o estructura de ontología. Hasta donde puedo decir, el razonamiento (procesamiento de nuevos conjuntos de reglas) es rápido. El razonamiento incremental (si se añaden nuevos datos) también es una gran característica si se trata de conjuntos de datos masivos que se actualizan regularmente. No menos importante: Oxford Semantics tiene un equipo amigable que hace que sea divertido interactuar con ellos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La documentación podría ser un poco mejor. Sin embargo, también fue posible obtener aclaraciones rápidamente del Soporte. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Actualmente estoy trabajando en un proyecto de investigación en el campo médico (CDSS) en asociación con la industria. Se ha elegido RDFox y lo uso todo el tiempo. Siempre me impresiona su potencia y velocidad de ejecución. Por ejemplo, un tiempo de solicitud de varios minutos con otros motores SPARQL a menudo se resuelve en menos de un segundo con RDFox. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Quizás más funcionalidad en el sitio web de la consola, pero el equipo de RDFox es muy reactivo, y cada nuevo lanzamiento trae muchas mejoras. La consola web, en la versión 5.2, se vuelve ahora muy atractiva con resaltado de color de sintaxis SPARQL y autocompletado de sintaxis. Y también una herramienta web fantástica para crear gráficos dinámicamente basados en los tríos de una consulta. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Es muy sencillo e intuitivo de usar; es genial para principiantes como yo y me ha permitido aprender mucho muy rápidamente. También ha acelerado mucho la funcionalidad en nuestro producto, lo cual es aún más deseable para Legislate. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Nada en lo que pueda pensar, realmente disfruto usando RDFox. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.