Recensioni e Dettagli del Prodotto RDFox

L'esecuzione istantanea delle regole Datalog è una delle migliori caratteristiche, così come le capacità di ragionamento, che hanno alcune caratteristiche utili e uniche. RDFox è molto buono per i dati dinamici e in transito. RDFox ha un ragionamento molto veloce, è molto conveniente scrivere script per risparmiare tempo quando si lavora con RDFox. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La documentazione è piuttosto tecnica e potrebbe includere più esempi e fornire più contesto su alcune funzionalità di RDFox. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Come soluzione in memoria, RDFox può ingerire dati RDF con una velocità sorprendente. In pratica, con un dataset che occupava 167GB di RAM, l'ingestione ha richiesto 18 minuti quando parallelizzata. Il sistema è semplice da configurare e impostare.

L'implementazione di RDFox delle regole Datalog rende possibile rispondere a query "impossibili". Il nostro team aveva una query complessa che inizialmente richiedeva 38 minuti per essere eseguita. Dopo aver aggiunto regole per semplificare i nostri schemi di dati, la valutazione della query è scesa a 10 millisecondi!

Con le regole, le "viste" semantiche possono essere precomputate sul lato dei dati. Questa capacità può semplificare la creazione e la composizione di interfacce utente basate su entità, accelerando il processo di sviluppo del front-end.

RDFox fornisce connettori a fonti di dati esterne come Solr, consentendo un'integrazione potente con la ricerca full-text.

Il team di Oxford Semantic Technologies è di prim'ordine, con forti credenziali accademiche: RDFox rappresenta il meglio nello sviluppo di prodotti basato sulla ricerca. Il prodotto è in costante miglioramento, con recenti miglioramenti focalizzati sull'alta disponibilità e sul supporto robusto per i grafi nominati. Nel complesso, il supporto tecnico di RDFox è stato eccezionale e qualsiasi problema è stato prontamente risolto. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La documentazione per RDFox è piuttosto completa, ma potrebbe beneficiare, in alcuni punti, di ulteriori esempi di utilizzo concreto (come i comandi effettivi richiesti nella shell di RDFox).

Sarebbe utile avere il supporto per serializzazioni RDF aggiuntive, come JSON-LD. Anche il supporto per le query federate SPARQL 1.1 con la parola chiave SERVICE sarebbe utile. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

- facile da avviare e far funzionare

- il ragionamento semantico basato su regole è un vero superpotere rispetto ad alcuni altri database a grafo

- opzioni di distribuzione multiple, incluso il modello ad alta disponibilità

- il connettore integrato ad Apache Solr rende altamente trattabile la costruzione di applicazioni di ricerca

- ottimo supporto e documentazione Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Non è proprio un problema con RDFox, ma SPARQL e TTL possono richiedere un po' di tempo per essere compresi quando si inizia. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Ha una bassa barriera d'ingresso e la curva di apprendimento è ragionevole. Ottimo supporto dal team di RDFox! Ci hanno aiutato molto a integrarlo con l'architettura attuale e a continuare a fornire manutenzione man mano che venivano rilasciate nuove versioni. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Il progetto ha affrontato alcuni problemi di concorrenza, ma nel complesso, le prestazioni sono buone. Ad un certo punto del progetto abbiamo smesso di aggiornare la versione del database, ed è per questo che non mi sento in grado di esaminare l'ultima versione. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

1. Documentazione chiara e completa https://docs.oxfordsemantic.tech/introduction.html.

2. Ricco set di comandi e opzioni per personalizzare soluzioni e affrontare problemi in modo efficiente.

3. Supporto per datalog che consente di personalizzare le regole di inferenza.

4. Molteplici datastore e grafi nominati.

5. Ragionamento incrementale e rivedibile implementato in modo efficiente.

6. Endpoint per lavorare con i datastore in Python (ad esempio, è possibile eseguire query sparql ed esportare triple usando Python).

7. Ragionamento sugli assiomi (importaxioms) distinto dalle regole di inferenza aggiuntive (file TBox datalog).

8. Comandi e script dell'interfaccia a riga di comando.

9. Può essere implementato in diversi luoghi (macchina locale o cloud) consentendo la personalizzazione della RAM disponibile ecc.

10. Facile fornire feedback.

11. Estensione di SPARQL con nuove funzioni e supporto per RDF-star e SPARQL-star.

12. OTTIMO SUPPORTO CLIENTI. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Se non ti piace qualcosa, prenderanno sul serio il tuo feedback e cercheranno di soddisfare le tue esigenze in una prossima versione. Attualmente, non mi piacciono le seguenti cose (per lo più minori):

1. L'implementazione SPARQL non include DESCRIBE.

2. Il browser non mostra la cardinalità dei risultati (quanti risultati ha ottenuto una query?).

3. Non c'è il completamento automatico per le stringhe create dall'utente.

4. RDFox non ha una funzione specifica per controllare la coerenza e la soddisfacibilità (contrasta questo con il reasoner di Protege e il plugin Debugger di Protege).

5. RDFox non ha una scorciatoia da tastiera per commentare una riga.

6. RDFox non ha un file dlog per inserire le relazioni di sottoclasse dei tipi csd.

7. Il loro file dlog TBox potrebbe essere più completo riguardo ai tripletti che coinvolgono owl:Thing.

8. Il browser non consente di duplicare le pagine quando la query SPARQL è lunga.

9. Non estendono SPARQL per includere funzioni per eseguire analisi del grafo (ad esempio, il percorso più breve). Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

* Bassa barriera all'ingresso; visualizzazioni grafiche; facile caricamento dei dati; persistenza in memoria.

* Team di supporto reattivo

* Funzionalità aziendali: HA, transazioni

* Prestazioni Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Nessun problema. Infatti, ho trovato un piccolo bug durante la nostra valutazione, e il team di ingegneri ha trovato una soluzione il giorno successivo. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Prestazione! Ho testato RDFox con il benchmark LUBM e i tempi registrati per caricare e interrogare i dati sono stati piuttosto impressionanti. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Non ho riscontrato alcun inconveniente dal punto di vista delle prestazioni. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Configurazione facile con immagini Docker nel Cloud, ma anche l'implementazione su una macchina locale è molto semplice.

Oxford Semantic offre eccellenti sessioni di introduzione personale per metterti al passo e iniziare a utilizzare il database.

L'implementazione di Datalog è utile per superare le limitazioni di OWL (dati mancanti, controllo dei vincoli). Dopo un po' di pratica, le regole di datalog sono abbastanza semplici da applicare. Inoltre, se ci si blocca, il supporto di Oxford Semantics è molto reattivo (per lo più entro un giorno lavorativo). L'aiuto fornito va oltre il supporto tecnico dello strumento, poiché offre anche suggerimenti su come risolvere problemi specifici con i tuoi set di regole o la struttura dell'ontologia.

Per quanto posso dire, il ragionamento (elaborazione di nuovi set di regole) è veloce. Il ragionamento incrementale (se vengono aggiunti nuovi dati) è anche una grande caratteristica se si gestiscono set di dati massicci che vengono aggiornati regolarmente.

Non meno importante: Oxford Semantics ha un team amichevole che rende divertente interagire con loro. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La documentazione potrebbe essere un po' migliore. Tuttavia, è stato anche possibile ottenere rapidamente chiarimenti dal Supporto. Aggiungere video tutorial potrebbe essere utile. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

In realtà sto lavorando a un progetto di ricerca nel campo medico (CDSS) in collaborazione con l'industria. È stato scelto RDFox e lo uso tutto il tempo. Sono sempre impressionato dalla sua potenza e velocità di esecuzione. Ad esempio, un tempo di richiesta di diversi minuti con altri motori SPARQL viene spesso risolto in meno di un secondo con RDFox! Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Forse più funzionalità nel sito web della console, ma il team di RDFox è molto reattivo e ogni nuovo rilascio porta molti miglioramenti. La console web, nella versione 5.2, diventa ora molto carina con l'evidenziazione del colore della sintassi SPARQL e il completamento della sintassi. E anche un fantastico strumento web per creare dinamicamente grafici basati sui tripletti di una query. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

È molto semplice e intuitivo da usare; è ottimo per principianti come me e mi ha permesso di imparare molto rapidamente. Ha anche accelerato molte funzionalità nel nostro prodotto, il che è ancora più desiderabile per Legislate! Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Niente a cui riesco a pensare, mi piace davvero usare RDFox. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.