モデルをオントロジーと統合する

このセクションでは、オントロジー SDK とプラットフォーム SDK を使用して、モデルでオントロジーを活用する方法の例を紹介します。

モデルアダプターのオブジェクトおよびオブジェクトセット入力

モデルアダプターの api() クラスメソッドで、オブジェクトおよびオブジェクトセットを入力とするモデルアダプターを定義できます。Developer Console または Code Workspaces で ontology_sdk パッケージを作成すると、モデルアダプターでオブジェクトを入力として使用できます。

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from ontology_sdk.ontology.objects import Employee
from ontology_sdk.ontology.object_sets import EmployeeObjectSet

class ObjectsInModelApiAdapter(pm.ModelAdapter):
    ...

    @classmethod
    def api(cls):
        inputs = {
            "object_input": pm.Object(Employee),
            "object_set_input": pm.ObjectSet(EmployeeObjectSet)
        }
        outputs = {
            "param_out": pm.Parameter(type=str)
        }
        return inputs, outputs

    def predict(self, object_input, object_set_input):
        ....

テスト用にオブジェクトまたはオブジェクトセットを渡すには、直接モデルデプロイメントが実行されているときに、モデルクエリページでオントロジーから入力を選択できます。また、オントロジーのオブジェクトまたはオブジェクトセットを入力として使用し、左側のサイドバーで関数を公開することもできます。

モデルアダプターでプラットフォーム SDK を使用する

モデルの predict または transform メソッド内で FoundryClient() を使用すると、オントロジー SDK とプラットフォーム SDK で関数、オブジェクト、LLM に対してクエリを実行できます。

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from ontology_sdk import FoundryClient

class ObjectsInModelApiAdapter(pm.ModelAdapter):
    ....

    def predict(self, employee_primary_key):
        client = FoundryClient()
        client_first_name = client.ontology.objects.Employee.get(employee_primary_key).first_name
        ...

これにより、オントロジーとやり取りし、従来のモデリング手法を活用してより正確な予測を生成する、プロコードによる LLM ベースのワークフローを実現できます。