fabio-rovai/open-ontologies

何を解決するか

Open Ontologiesは、AIネイティブなオントロジーエンジニアリングのための包括的な環境を提供します。複雑なRDF/OWLオントロジーの構築、検証、およびガバナンスの難しさを、LLM（Claudeなど）がオントロジーエンジニアとして機能できるようにする一連の特化されたツールを提供することで解決します。これにより、従来のProtégéのような手動のJVMベースのツールに代わるものとなります。

仕組み

このプロジェクトは、RustベースのMCP (Model Context Protocol) サーバーと、ビジュアルデスクトップStudioで構成されています。サーバーは、インメモリのOxigraphトリプルストアを使用して、検証、クエリ、推論、およびアライメントなどの操作のための70以上のツールを公開します。アクションの登録、因果関係の証明、およびPDDLベースのプランニングを処理するために、3層アーキテクチャ（Dynamics $\rightarrow$ Causal $\rightarrow$ Planner）を採用しています。Studioは、大規模なオントロジーを探索するための仮想化されたツリー、自然言語エンジニアリングのためのAIチャットパネル、および手動でのトリプル編集のためのプロパティインスペクターを備えたビジュアルインターフェースを提供します。

対象者

構造化されたセマンティックデータの作成とガバナンスを自動化するためにLLMを活用したい知識エンジニア、AI研究者、およびナレッジグラフを構築している開発者向けに設計されています。

ハイライト

• MCP-Native Architecture: LLMの内部クライアントやAPIキーを必要とせずに、オントロジーの構築と検証のためのツールを呼び出すことができるよう、LLM向けに特別に設計されています。
• Three-Layer Stack: アトミックなティックと因果法則のためのDynamics、アクションの証明のためのCausal、およびPDDLのコンパイルと検証のためのPlannerが含まれます。
• Virtualized Tree: ラグなしで1,500以上のクラスをレンダリングできる高性能なUI。
• Extensive Toolset: SHACL検証やOWL-EL分類から、ファジィロジックによるアライメント、RAG評価まで、あらゆることをカバーする70以上のツール。
• Lineage Audit Trail: AIのアクションの完全な透明性を確保するため、すべてのplan、apply、およびalignイベントの完全な履歴がSQLiteに保存されます。