Rapidminer Graph Studio — это платформа графов знаний корпоративного масштаба, построенная на открытой онтологии, основанной на стандартах W3C. Это позволяет организациям объединять данные во всех областях — производстве, цепочке поставок, качестве, финансах и т. д. — в единый семантический слой с возможностью запросов без перемещения или дублирования данных.

В отличие от традиционного программного обеспечения для баз данных на графах, Rapidminer Graph Studio представляет собой полноценную платформу графов знаний: она обеспечивает автоматическую генерацию онтологий, преобразование данных в памяти, запросы в масштабе предприятия, интеграцию агентов искусственного интеллекта и управление — и все это в одном решении. Он входит в портфель Siemens Digital Industries Software и представляет собой функцию построения графов корпоративных знаний в портфеле Agentic Enterprise.

Граф знаний — это семантический слой, представляющий реальные объекты — продукты, поставщиков, клиентов, партии — и явные именованные отношения между ними, организованные в соответствии с общей онтологией (формальным определением значения).

В традиционной реляционной базе данных отношения неявны и скрыты в операциях JOIN между таблицами. На графе знаний отношения — это первоклассные граждане: их можно обойти напрямую за миллисекунды. Можно ответить на один запрос: «Начните с поставщика X → найдите все компоненты → найдите продукты, в которых они используются, → найдите клиентов, столкнувшихся с задержкой» — в нескольких системах в режиме реального времени.

Граф знаний нужен вашей организации в следующих случаях:

• У вас есть данные в нескольких системах (ERP, CRM, PLM, MES), но вы не можете ответить на междоменные вопросы без недель индивидуальной разработки
• Вы создаете агенты искусственного интеллекта или приложения на базе LLM, которым нужен обоснованный фактический контекст
• Сложные аналитические запросы занимают часы или дни вместо секунд
• Для обеспечения соответствия нормативным требованиям вам необходима сквозная отслеживаемость

Rapidminer Graph Studio поставляется в виде полноценной платформы без уровней функциональности, платы за каждого пользователя и дополнительных модулей. Основные возможности включают в себя:

• Rapidminer Graph Studio поставляется в виде полноценной платформы без уровней функциональности, платы за каждого пользователя и дополнительных модулей. Основные возможности включают в себя:
• Автоматическая генерация онтологий и управление ими — создавайте онтологии непосредственно из источников данных за недели, а не месяцы ручного моделирования
• Graphmart Paradigm — компонуемые, постепенно создаваемые графы знаний, которые развиваются вместе с вашим бизнесом
• Механизм запросов MPP в памяти (Graph Lakehouse) — массовая параллельная обработка сверхбыстрых сложных запросов к миллиардам объектов
• Трансформация на графе — преобразование и обогащение графа знаний в памяти в масштабе предприятия без использования внешних инструментов ETL
• Интеграция искусственного интеллекта и агентов — совместимость MCP (Model Context Protocol) с ведущими агентами искусственного интеллекта; интерфейсы SPARQL, REST и Python для LLM и инструментов бизнес-аналитики
• Data Governance & Security — контроль доступа на основе ролей, сбор данных, аудит и отслеживание соответствия требованиям
• Открытые стандарты — встроенные W3C RDF, OWL, SPARQL 1.1 и SHACL — отсутствие привязки к поставщикам

Rapidminer Graph Lakehouse — это высокопроизводительный механизм запросов и преобразований MPP (Massively Parallel Processing) в памяти, который обеспечивает развертывание любых графов знаний в Rapidminer Graph Studio.

Ключевые характеристики:

• Распределяет рабочие нагрузки по запросам между несколькими узлами для параллельного выполнения — сложные аналитические запросы возвращаются за секунды, а не часы
• Обработка в памяти кэширует часто запрашиваемые данные на время отклика менее секунды
• Kubernetes-Native — развертывается в облачной среде (AWS, Azure, GCP) и масштабируется по горизонтали
• Проверено в больших масштабах: в настоящее время производство выросло в десятки миллиардов в три раза; оценено в 1 триллион утроек
• Стандарты W3C — встроенная поддержка RDF, OWL, SPARQL 1.1 и SHACL

Именно эта архитектура отличает Rapidminer Graph Studio от традиционного программного обеспечения для баз данных семантических графов: это не просто масштабируемая база данных графов — это масштабируемый аналитический графический движок.

Graphmart — это автономное развертывание графов знаний в Rapidminer Graph Studio. Каждый Graphmart сочетает в себе:

• Составляемые слои — исходный код → связывание → слои обогащения, которые постепенно формируют граф знаний. Каждый слой можно обновлять и защищать независимо друг от друга.
• Онтологии — автоматически генерируемые, связывающие и канонические онтологии, определяющие значение сущностей и отношений
• Специальный движок Graph Lakehouse MPP — для высокопроизводительных запросов
• Конфигурация безопасности — управление доступом на основе ролей на уровне слоев и графиков

Несколько Graphmart могут обслуживать разные сценарии использования или бизнес-области при одновременном совместном использовании онтологий, что позволяет создать компонуемую масштабируемую архитектуру графов знаний, которая растет вместе с вашей организацией.

Rapidminer Graph Studio специально создан для использования в качестве контекстной основы для корпоративных агентов искусственного интеллекта. LLM испытывают галлюцинации, потому что им не хватает обоснованных фактических знаний о вашем конкретном бизнесе. Graph Studio решает эту проблему, предоставляя граф семантических знаний, который агенты ИИ могут запрашивать для получения точных и отслеживаемых ответов.

Ключевые возможности интеграции искусственного интеллекта:

• MCP (Model Context Protocol) — ведущие агенты искусственного интеллекта могут программно строить, запрашивать и управлять графом знаний в реальном времени
• API-интерфейсы SPARQL/REST — любой LLM или агентский фреймворк могут запрашивать граф знаний
• Семантическое обоснование — вместо галлюцинационных реакций агенты получают фактические ответы, ориентированные на отношения
• Интерактивные запросы в реальном времени — скорость MPP в памяти позволяет агентам изучать данные в интерактивном режиме без необходимости использования готовых запросов
• Гибридная система RAG + Knowledge Graph — сочетайте структурированные запросы к графам знаний с поиском неструктурированных документов, чтобы получить лучшее из обоих миров

Да, это одно из основных преимуществ компании при развертывании искусственного интеллекта. LLM дают правдоподобные, но на самом деле неверные ответы, поскольку у них нет доступа к конкретным, текущим и структурированным знаниям вашей организации.

Rapidminer Graph Studio обеспечивает семантическое обоснование: агенты искусственного интеллекта запрашивают в графе знаний следующие факты:

• Отслеживаемый — каждый ответ ссылается на исходные данные
• С учетом взаимоотношений — агенты понимают, как сущности взаимодействуют в разных доменах, а не только в отдельных фактах
• Текущий — график знаний отражает текущие корпоративные данные, а не статические снимки обучения
• Объясняемо — пути рассуждения можно проверять, а не «черный ящик»

Это делает технологию графов знаний незаменимой для агентского искусственного интеллекта корпоративного уровня, а не просто для оптимизации производительности.

Парадигма Graphmart — это подход Rapidminer Graph Studio к разработке итеративных компонуемых графов знаний. Вместо того, чтобы требовать идеальной и полной онтологии, прежде чем загружать какие-либо данные (традиционный подход, который останавливает большинство проектов по разработке графов знаний), Graphmarts позволяет:

• Начните с исходного слоя — автоматически создайте онтологию из первого источника данных и немедленно начните выполнение запросов
• Добавляйте связывающие слои — постепенно подключайте дополнительные источники данных и домены
• Добавьте уровни обогащения — применяйте преобразования, бизнес-правила и канонический словарь
• Evolve in-memory — обновляйте и уточняйте график без перестройки с нуля

Каждый слой можно обновлять, защищать и компоновать независимо друг от друга. Это означает, что ваш граф знаний растет вместе с вашим бизнесом без изменения архитектуры.