カテゴリ
コーパスとデータパイプライン
GraphCanon がデータをどう収集・更新し、それをもとに推論するかの用語 - おそらくあなたをここへ導いた、あの言葉から。
この用語集は機械翻訳で、不正確な場合があります。
- コーパス
- 取り込み
- エンリッチ
- 鮮度
8 件の用語
GitHub 同期
GitHub 同期は、ツールの公開 GitHub 事実（スター、言語、最終プッシュ）を、言語モデルを再実行せずに再取得する。
エンリッチ（Enrich）
エンリッチは、すでに保存済みのデータに対して言語モデルを走らせ、派生フィールド - 要約・タグ・意思決定の事実 - を追加・改善する。GitHub からの取得は行わない。
コーパス（Corpus）
コーパスは、システムが処理するデータの総体。GraphCanon では、グラフに現在ある全ツール・リポジトリ・メタデータを指す。
データセット（Dataset）
データセットは、データとして消費されることを意図した、構造化・公開されたレコードの集合 - ダウンロード可能で機械可読。
バックフィル（Backfill）
バックフィルは、新規レコードだけを扱うのではなく、すでに存在するレコード全体に対して、欠けている・新しく加えたフィールドをさかのぼって埋める。
メトリクススナップショット（Metric snapshot）
メトリクススナップショットは、ある時点のツールの数値（スターやオープンな issue など）を日付付きで記録した 1 件で、時間とともに追記して履歴を作る。
取り込み（Ingest）
取り込みは、ある出典をシステムに初めて受け入れること - 取得し、解析し、コーパスに追加する。
鮮度（Freshness）
鮮度は、レコードがどれだけ最近更新されたか。陳腐化はその逆 - 現実をもう反映していないほど古い状態。