CPS – CBESパイプラインのfan-out
一つ前の投稿の続きです。 Nerve Pipeline側に、同一のCollectorイベント(データの原本を収集確定イベント)に対して、複数のCBESレシピを実行できるよう、fan-out機能を実装しました。 これは基礎 … 続きを読む
一つ前の投稿の続きです。 Nerve Pipeline側に、同一のCollectorイベント(データの原本を収集確定イベント)に対して、複数のCBESレシピを実行できるよう、fan-out機能を実装しました。 これは基礎 … 続きを読む
CPSは、Collector (原本データを収集してリポジトリに保存する)から始まって、Nerveを経由して、CBES (文脈抽出ワークフロー) を呼び出し、最終的には Pivot Service用のデータ生成までを行い … 続きを読む
これまで、CPSのCBES (Context Bundle Extraction Strategy = 文脈抽出戦略) の開発を進めてきましたが、このCPSの中核機能と、データソースや他システムとの統合に着手しはじめまし … 続きを読む
RSSフィードから直接Pivot Serviceに投入していた国際ニュースでしたが、これもCPSを通して文脈抽出後にPivot Serviceに投入することにしました。 他のデータはGiteaのリポジトリに原本を保存した … 続きを読む
抽出された文脈束の観測をしやすいようにUIを調整してから、プロフィールを追加しました。 これが調査研究資料の文脈を抽出した例。 今日はブログを読んで文脈抽出するためのプロフィールを追加しました。 これがブログの文章から文 … 続きを読む
CBES (Context Bundle Extraction Strategy)という構造をCPSに入れました。 これにより、 CPS (Context Pipeline Server) は、データソースに応じた CB … 続きを読む