databrickslabs/ontobricks

解決的問題

OntoBricks 簡化了將 Databricks 表中的結構化資料轉換為可查詢、物質化的知識圖譜的過程。它透過提供整合的 Web 應用程式，自動完成從元資料匯入到圖譜視覺化整個流程，消除手動設計本體、資料映射與管理三元組儲存的繁瑣工作。

工作原理

OntoBricks 使用多階段管道將 Databricks Unity Catalog 表轉換為圖譜：

1. 本體設計：使用者可透過視覺化畫布建立本體（OWL），或匯入產業標準。LLM 驅動的助理可透過自然語言協助設計實體與關係。
2. 映射：系統使用 R2RML 將本體實體映射至資料表。LLM 可自動產生這些 SQL 映射。
3. 物質化：資料被物質化至三元組儲存。本專案支援多種後端：Lakebase（Postgres）、Lakehouse（Unity Catalog Delta 表）或 Neo4j。
4. 查詢與推理：產生的圖譜透過自動產生的 GraphQL API 與視覺化檢視器公開。使用者可執行 OWL 2 RL 推理、SWRL 规則與 SHACL 驗證，對資料進行語意推理。

適用對象

專為在 Databricks 生態系統中工作的資料工程師與架構師設計，適用於需要建構知識圖譜以進行複雜資料分析、資料品質驗證或語意搜尋的場景。

主要亮點

• LLM 驅動的自動化：透過「四步點擊」流程，利用 LLM 從元資料產生本體與 SQL 映射。
• 可插拔圖譜後端：支援 Lakebase（Postgres）、Lakehouse（Delta）與 Neo4j。
• 高階圖譜分析：包含資料群聚檢測（Louvain、標籤傳播）與用於實體分組的群體發現功能。
• 語意推理：內建支援 OWL 2 RL、SWRL 規則與 SHACL 約束。
• Unity Catalog 集成：可將 Unity Catalog 函數綁定至本體類別，作為圖譜節點上的可執行動作。