# Learning Palantir Foundry 🚀 Put business logic right on the ontology. Functions cure the "numbers don't match across departments" problem by centralizing logic in one place. 📌 Title and Feature URL Title: ファンクション URL: 📝 Overview Functions let you write server-side logic that executes in isolated environments, powering operational apps like dashboards and decision-support tools. They are designed to work with Foundry ontologies, so they can read object properties, traverse links, and perform flexible ontology edits. 🔧 How It Works - Supported languages: TypeScript (full feature support) and Python (beta, with growing support especially for serverless and deployed execution). - Serverless execution: spins up on demand when invoked and bills only during execution, with a 60-second total wall-clock timeout (30s CPU plus a 30s network buffer). Multiple versions can run simultaneously, making upgrades safer. - Deployed execution: reserves dedicated resources for cases serverless cannot meet, runs a single version at a time, and bills continuously while deployed. - Capability differences: ontology read/write, Workshop integration, and external API calls work in both languages. Pipeline Builder is Python, while model embedding and semantic search are TypeScript. 🛠 Practical Usage - Derived properties: display function-computed values as table columns. - Function-backed Actions: implement complex edits spanning multiple objects. - Workshop integration: run functions to compute or display variables. - API gateway: invoke query functions programmatically to reuse the same logic everywhere. 🎯 Use Cases - Implement derived-KPI logic once and return identical results to Workshop, OSDK, and the API. - Query external systems to enrich ontology objects. - Build complex validation or bulk updates as function-backed Actions. ⚠️ Caveats - The 60-second timeout applies uniformly across execution modes, so optimize for efficiency. - Available capabilities depend on the invocation context (for example, model embedding and semantic search are TypeScript only), so decide on language early. #PalantirFoundry# #DataEngineering#

Amazon S3 に眠ったままのデータ、 動かさずに AI エージェントの基盤へ → Google Cloud の最新データ分析ポートフォリオ SOAP（Semantic and Ontology Agent Platform）アーキテクチャは、データを動かさずにつなぎ、意味と知識の層で AI をグラウンディングします。

【オントロジーなきFDE、ただの開発屋】ーPalantir, OpenAI証明FDEが自律駆動させるOperational Ontology, a16z提唱Service-led-Growthをぎゅっと2時間でFDEの全体像を解説したよ！ 日本でも乱立FDEですが、単なる現場AI開発やAgent活用のケースが散見。本当に成果がでるFDEを Palantir x Airbus, Open AI x John Deerまど事例とフレームワークたっぷり 80枚＋のスライドの大作です。講義スライド、議事録はAI活用で自社に応用もききます ・95%が導入、成果は5% ── AI導入企業は世界の95%に達するも、意味あるROIを出せているのはわずか5%、この「実装ギャップ」こそが最大の経営課題 ・鍵は「オペレーショナル・オントロジー」 ── 名刺（セマンティック）・動詞（キネティック）・経営整合（ダイナミック）の三層構造、これがAIを「コパイロット」から「オートパイロット」へ変える設計図 ・エアバスは33%高速化、航空OSは2400億円削減 ── パランティア発のオントロジーが「スカイワイズ」という産業OSに進化、1社の効率化が業界インフラへ転換した好例 ・粗利54%→80%、営業利益率60%超 ── 労働集約的に見えたFDEモデルが、いったん定着すれば爆発的スケール、売上成長率＋利益率が145%という異次元の経営指標も と、構造、ベストプラクティス、数値で、非エンジニアでも活用いただけたら

🧠 「エージェントに正確な業務文脈をどう渡すか」への一つの答え。既存データからオントロジーと知識グラフを自動で作り、MCPで供給するOSSです。 タイトル: Context Ontology Accelerator (aws/context-ontology-accelerator) URL: AWSが公開した、AIエージェントに検証済みのビジネス文脈を与えるセマンティックなコンテキスト層。注目ポイントは3つです。 🔎 Scan→Model→Serveの3段パイプライン 多様なデータ源に接続してスキーマ発見・文書取り込み（Scan）、形式オントロジーと統一知識グラフを構築（Model）、VKGのSPARQLフェデレーションとMCPで公開（Serve）。手動の知識工学に頼らず既存データから意味構造を導きます。 ✅ 推論エンジンで整合性を検証 HermiTやELKでオントロジーの一貫性を検証し、形式制約に基づくルール検証が可能。エージェントが「学習データの記憶」でなく検証済みの業務ルールを問い合わせられます。 🏗 AWSネイティブで実運用志向 AWS CDKでデプロイ、Ontopを使ったVKG、名前空間ごとのRBAC（owner/maintainer/data-steward/data-analyst）。API設計はSmithy、UIはReact+Cloudscape。 説明可能性を保ちつつ、エージェントを検証済みの文脈で動かす土台になりそうです。 #KnowledgeGraph# #AIエージェント#

# Learning Palantir Foundry 🚀 Action Types are what decisively separate Foundry from read-only BI. Approvals and assignments become safe, validated, structured writes. 📌 Title and Feature URL Title: アクションタイプ URL: 📝 Overview An Action Type defines a set of changes a user can apply to ontology objects, properties, and links in a single transaction. It encapsulates both the data modifications and any side effects triggered on submission, letting users think in terms of overall goals rather than individual property edits. 🔧 How It Works - Write-back to the ontology: when an action runs, all changes are committed to the ontology and reflected across every app. The latest object data, including user edits, is captured in the object type's write-back dataset. - Parameters and defaults: parameters standardize input, supporting default values, filtered dropdown results, and overrides. - Rules: define when and how an action executes, including object relationships and property constraints. - Submission criteria and validation: validation rules control execution eligibility and error handling before changes persist. - Action logs: a full audit trail of every executed action supports accountability and compliance. 🛠 Practical Usage - Run an "Assign Employee" style action that changes a role property, auto-creates a manager-employee link, and notifies stakeholders in one transaction. - Embed submission criteria like "only a director may submit amounts over 1M yen" as validation, replacing Excel-plus-email approvals with structured operations. - Reuse the same validation logic and workflow consistently across every user-facing app. 🎯 Use Cases - Standardize status changes, approvals, and assignments as permissioned, criteria-bound operations. - Let non-technical users safely execute multi-step changes spanning several objects. - Use the action log of every operation as an audit trail for internal controls. ⚠️ Caveats - Actions execute only after passing their validation rules, so submission-criteria design drives the quality of your controls. - Changes propagate immediately across the ontology and all apps, so do not leave rule and parameter design ambiguous. #PalantirFoundry# #Ontology#

AIエージェントの回答を「検証可能で説明できる事実」に根拠づける——ナレッジグラフ＋GraphRAG＋エージェントのフルスタックをまるごとオープンソースで提供する基盤です🕸️ タイトル: trustgraph-ai/trustgraph URL: 🕸️ 概要 AIエージェントのためのオープンソースのセマンティック・デプロイメント基盤です。コアは「コンテキストグラフ」（ドメイン知識を構造化しクエリ可能にした表現）。コンテキストグラフ・メモリ・検索・オーケストレーション・推論を、決定論的なエージェント向けにフルスタックで提供します。 ❓ 解決する課題 LLM単体では、なぜその答えになったのかを辿りにくく、ハルシネーションのリスクもあります。 ・エージェントの回答を、検証可能で説明可能な事実に根拠づけるのが難しい ・TrustGraphはナレッジグラフ構築とGraphRAGを組み合わせ、意味的に豊かで検証可能なコンテキストにアクセスできるようにします ・しかも主権的に管理できるプライベート環境で実現します 💡 主な特徴 ・マルチモデルDB（表・KV・ドキュメント・グラフ・ベクトル）とマルチモーダル対応、エンティティ/関係の自動抽出 ・DocumentRAG・GraphRAG・OntologyRAGのパイプラインと、3D GraphVizによる可視化 ・単一/マルチエージェント、ReAct・Plan-then-Execute・Supervisorパターン、MCP統合 ・Context Cores：スキーマ・グラフ・埋め込み・エビデンス・検索ポリシーを束ね、コンテキストをコードのようにバージョン管理 🌍 技術スタック / 使い方 ストレージはCassandra・Qdrant・Garage、メッセージングはPulsar等、LLMはAnthropic/OpenAI/Google等＋ローカル推論（vLLM/Ollama等）に対応。npx @trustgraph/configで構成し、ポート8888のUIから利用できます。Apache 2.0ライセンスです。 #GraphRAG# #ナレッジグラフ#

# Palantir Foundryを学ぶ 🚀 「この顧客の情報、結局どの画面を何枚開けば全部わかるの？」という現場の悩みを一発で解消するのがオブジェクトビューです。1つのオブジェクトに関わる情報と操作を、1画面に束ねます。 📌 タイトルと機能のURL タイトル: オブジェクトビュー URL: 📝 概要 オブジェクトビューは、特定のオブジェクトに関するあらゆる情報とワークフローを集約する中心的なハブです。プロパティ、関連リンク先のオブジェクト、メトリクスや分析、ダッシュボード、そして業務アプリケーションを1つの統合インターフェースにまとめます。たとえば「空港」オブジェクトのビューであれば、フライトのタイムライン、遅延対応のワークフロー、位置情報を1画面で扱えるようになります。現場ユーザーが日々最初に開く「業務のホーム画面」として機能します。 🔧 機能の説明 オブジェクトビューは、ビルダーが柔軟に設計・カスタマイズできる構成になっています。 ・複数のフォーマットやサイズに対応し、用途に応じて見た目や操作パターンを設計できます ・プロパティ（属性）、関連リンク先のオブジェクト、メトリクス、分析、ダッシュボードを統合して表示できます ・プラットフォーム全体の各所に埋め込んで配置できます ・設定はOntology Managerの「オブジェクトビュー」タブから行い、ビュー上部のタブでフォーマットのバージョンを切り替えられます ・「ビューを編集」を選ぶと、構成エディタや背後のWorkshopモジュールにアクセスできます ・バージョン管理、パネルのバリエーション、コメント機能、Marketplace製品との連携にも対応しています 🛠 実践的な使い方 ・Ontology Managerで対象のオブジェクトタイプを選び、「オブジェクトビュー」タブからプレビューと設定を行います ・基本情報、関連オブジェクト、操作履歴、埋め込みダッシュボードをレイアウトして、現場が必要とする情報を1画面にまとめます ・閲覧だけでなく、アクションタイプを組み込むことで、ビューから直接ステータス変更や割当などの操作を実行できる導線を作れます ・複数フォーマットを用意し、役割（例: 営業向け／保全担当向け）に応じた見せ方を切り替えます 🎯 ユースケース ・顧客360: 取引履歴・問い合わせ・関連注文・担当者を1画面に集約した営業の起点画面 ・設備カルテ: センサー値・保全履歴・関連部品・対応中チケットをまとめた保全担当のホーム画面 ・案件管理: 案件オブジェクトに対し、関係者・期日・承認状況・次アクションを一望 ⚠️ 注意点 ・ビューはオントロジーのモデリング（オブジェクトタイプ・リンクタイプ）の品質に依存します。土台が弱いと良いビューは作れません ・情報を詰め込みすぎると現場が迷うため、役割ごとに見せる項目を絞る設計が重要です ・編集にはOntology Managerおよび背後のWorkshopモジュールへの適切な権限が必要です #PalantirFoundry# #DataPlatform#

# Learning Palantir Foundry 🚀 "How many screens do I need to open just to understand one customer?" Object Views answer that pain by bundling everything about a single object into one screen. 📌 Title and Feature URL Title: オブジェクトビュー URL: 📝 Overview Object Views act as the central hub for everything related to a specific object. They consolidate properties, linked objects, metrics and analytics, dashboards, and operational applications into a single unified interface. For example, an Airport object view can integrate flight timelines, delay-handling workflows, and location data in one place. In practice, an Object View becomes the daily "home screen" that frontline users open to start their work. 🔧 How It Works Object Views are highly configurable by builders: - They support multiple formats and sizes, so appearance and interaction patterns can be tailored to the task. - They combine properties (attributes), linked objects, metrics, analytics, and dashboards into one display. - They can be embedded throughout the platform wherever the object appears. - Configuration happens in the Ontology Manager under the "Object views" tab, and version tabs at the top let you switch between format variations. - Selecting "Edit views" opens the configuration editor or the underlying Workshop module. - The system also supports version management, panel variations, commenting, and Marketplace product integration. 🛠 Practical Usage - In Ontology Manager, select the target object type and use the "Object views" tab to preview and configure. - Lay out core information, related objects, operation history, and embedded dashboards so everything the team needs is on one screen. - Beyond viewing, embed action types so users can trigger status changes or assignments directly from the view. - Create multiple formats to show different layouts per role (for example, sales view vs. maintenance view). 🎯 Use Cases - Customer 360: one launchpad combining transaction history, inquiries, related orders, and account owners for sales. - Equipment record: a maintenance home screen with sensor values, service history, related parts, and open tickets. - Case management: a single view of stakeholders, due dates, approval status, and next actions on a case object. ⚠️ Caveats - Views depend on the quality of the underlying ontology modeling (object types and link types); a weak foundation limits view quality. - Overloading a view confuses users, so design role-specific layouts that show only what each role needs. - Editing requires appropriate permissions to the Ontology Manager and the underlying Workshop module. #PalantirFoundry# #DataPlatform#