# 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#

🧠 「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#

# Palantir Foundryを学ぶ 🚀 Foundryを「読み取り専用BI」と決定的に分かつのがアクションタイプ。承認も割当も、検証付きの構造化操作として安全に書き込みます。 📌 タイトルと機能のURL タイトル: アクションタイプ URL: 📝 概要 アクションタイプは、利用者がオントロジーのオブジェクト・プロパティ・リンクに対して、1つのトランザクションで適用できる変更のまとまりを定義します。データの変更と、提出時に発生する副作用の両方をカプセル化します。これにより、個別のプロパティ編集ではなく「達成したいゴール」の単位で操作を考えられます。 🔧 機能の説明 ・オントロジーへの書き込み: アクション実行時、すべての変更がオントロジーにコミットされ、すべてのアプリに反映されます。利用者の編集を含む最新のオブジェクトデータは、オブジェクトタイプの書き戻し(write-back)データセットに記録されます。 ・パラメータと既定値: 入力を標準化するためのパラメータを使い、既定値の設定、ドロップダウン結果のフィルタ、上書きなどを行えます。 ・ルール: アクションがいつどう実行されるかを規定し、オブジェクトの関係やプロパティ制約を含む条件・ロジックを定義します。 ・提出基準と検証: 変更が永続化される前に、実行可否やエラー処理を制御する検証ルールを設定できます。 ・アクションログ: 実行されたすべてのアクションの監査証跡を保持し、説明責任とコンプライアンスを支えます。 🛠 実践的な使い方 ・「従業員の割当」アクションのように、ロールプロパティの変更・マネージャー従業員リンクの自動生成・関係者への通知を1トランザクションで実行します。 ・「100万円超は部長のみ提出可」のような提出基準を検証として組み込み、Excel+メールの承認フローを構造化操作へ置換します。 ・同じ検証ロジックとワークフローを、すべてのユーザー向けアプリで共通利用します。 🎯 ユースケース ・ステータス変更・承認・割当を、権限と基準付きの操作として標準化する。 ・複数オブジェクトにまたがる多段の変更を、非技術者でも安全に実行する。 ・全操作のアクションログを内部統制・監査の証跡として活用する。 ⚠️ 注意点 ・アクションは検証ルールを通過しなければ実行されません。提出基準の設計が業務統制の質を左右します。 ・変更はオントロジー全体・全アプリに即時反映されるため、ルールとパラメータの設計を曖昧にしないことが重要です。 #PalantirFoundry# #Ontology#

# Palantir Foundryを学ぶ 🚀 データセットを「業務オブジェクト」に変える最初の一手。オブジェクトタイプの設計が、後段アプリの性能とUXをほぼ決めます。 📌 タイトルと機能のURL タイトル: オブジェクトタイプ URL: 📝 概要 オブジェクトタイプは、現実世界のエンティティやイベントのスキーマを定義するものです。1件の実体は「オブジェクトインスタンス」(例: 従業員「Melissa Chang」)、複数のまとまりは「オブジェクトセット」(例: すべての在籍従業員)として扱います。これはデータセットが行と絞り込み行集合を扱う構造に対応します。 🔧 機能の説明 ・主キーと同一性: オブジェクトはインスタンスを一意に識別する主キーを必要とします。データソースをオブジェクトタイプにマッピングすることで、アプリ上でオブジェクトを生成・表示できます。 ・プロパティ: オブジェクトの特性を定義します。編集専用プロパティ、必須プロパティ、複数タイプで再利用する共有プロパティなどの構成が可能です。 ・プロパティ型: 時系列データ、地理空間情報、構造体(struct、入れ子の複合プロパティ)など多様な型をサポートします。 ・表示と検索: タイトル/表示の設定や検索インデックスにより、アプリ内での発見性を高めます。 ・値型(Value Types): バージョン・権限・制約を備えたカスタム値型で、オントロジー全体に標準化された表現を与えられます。 🛠 実践的な使い方 ・従業員ディレクトリや基幹データを「従業員」オブジェクトタイプに接続し、生のデータセットを操作可能なオントロジーのインスタンスへ変換します。 ・主キー設計を最初に固め、検索インデックスを適切に張ることで、後段アプリの検索性能とUXを担保します。 ・構造体プロパティで階層データを自動マッピングし、共有プロパティと組み合わせて再利用性を高めます。 🎯 ユースケース ・顧客マスタを「顧客」オブジェクト化し、全社で一意の顧客像を扱う。 ・センサーを持つ設備を時系列プロパティ付きでモデリングし、稼働履歴を保持する。 ・拠点・店舗を地理空間プロパティでモデリングし、地図上での集計・検索を可能にする。 ⚠️ 注意点 ・主キー設計・プロパティ型・検索インデックスの選択が、後段のアプリ性能とUXをほぼ決定します。最重要のモデリング判断として慎重に設計してください。 ・オブジェクトを生成・表示するには、データソースをオブジェクトタイプへ正しくマッピングすることが前提になります。 #PalantirFoundry# #Ontology#

# Learning Palantir Foundry 🚀 The first move that turns a dataset into a business object. How you design Object Types largely decides downstream app performance and UX. 📌 Title and Feature URL Title: オブジェクトタイプ URL: 📝 Overview An Object Type defines the schema for a real-world entity or event. A single occurrence is an object instance (e.g., employee "Melissa Chang"), while a group is an object set (e.g., all tenured employees). This mirrors how datasets handle rows and filtered row collections. 🔧 How It Works - Primary keys and identity: objects need a primary key to uniquely identify instances. Mapping a data source to the object type lets you create and display objects in applications. - Properties: define an object's characteristics, with options such as edit-only properties, required properties, and shared properties reused across multiple object types. - Property types: support time series data, geospatial information, and struct types (nested, complex properties). - Display and search: title/display settings and search indexing improve discoverability inside apps. - Value Types: custom value types with versions, permissions, and constraints standardize representation across the ontology. 🛠 Practical Usage - Connect an employee directory or enterprise data to an Employee object type, converting raw datasets into actionable ontology instances. - Nail down primary key design first and index for search to secure downstream app performance and UX. - Use struct properties to auto-map hierarchical data, combined with shared properties for reuse. 🎯 Use Cases - Turn a customer master into a Customer object so the whole company shares one identity. - Model sensor-equipped assets with time series properties to retain operating history. - Model sites and stores with geospatial properties for map-based search and aggregation. ⚠️ Caveats - Primary key design, property types, and search indexing largely determine later app performance and UX, so treat them as your most important modeling decisions. - You must correctly map a data source to the object type before objects can be created or displayed. #PalantirFoundry# #Ontology#