What is RDFox?
RDFox 是由 Oxford Semantic Technologies 开发的一款高性能知识图谱和基于规则的AI引擎，旨在为您的最复杂数据问题提供快速、准确的答案。它通过利用其专利的、基于逻辑的推理技术，解决了将海量互联数据和专业知识转化为可操作洞察的关键挑战。如果您的组织需要在跨行业领域获得实时、可解释、可验证的AI结果，RDFox 能够提供所需的速度和准确性。
核心特性
RDFox 整合了先进的知识表示与推理 (KRR) 技术与行业领先的性能，赋能复杂的决策制定和数据分析。
⚡️ 无与伦比的内存内性能
RDFox 经过精心设计和优化，完全在内存中运行，相比传统基于磁盘的数据库，数据传输速度更快。这种独特的架构确保 RDFox 成为全球性能最卓越的知识图谱和语义推理引擎，其结果交付速度始终比竞争对手的图数据库快10到1000倍，经常将响应时间从数小时缩短至毫秒级。
🧠 基于逻辑的推理引擎，具备可解释性
RDFox 从零开始构建，是一个知识型推理引擎，为准确性和信任至关重要的AI应用提供强大的推理能力。与其他AI方法不同，RDFox 基于逻辑，保证所有推断知识的100%准确性、真实性和可审计性，并对每个得出的结论提供完全的可解释性。
🔄 增量式和实时更新
系统支持增量推理，将基于规则的AI结果实时应用于知识图谱。当数据被添加或移除时，RDFox 会立即更新推断知识，不影响性能，也无需系统重新加载。这确保您的知识图谱始终反映数据的当前状态。
🔗 强大的数据集成与标准支持
RDFox 采用开放的 RDF 标准作为其知识图谱结构，简化了数据传输。它支持行业标准的知识表示语言，如 OWL（Web本体语言），并扩展了 SPARQL 查询语言，以支持复杂查询、聚合以及像“作为失败的否定”（Negation as Failure）等高级规则。
🔬 强大的知识推导能力
RDFox 在知识推导方面表现卓越，能够根据既定事实和规则自动生成新知识。这包括“作为失败的否定”（Negation as Failure）等高级功能，允许系统根据数据的缺失来推断新知识，显著增强了基于规则的AI能力。
应用场景
RDFox 的速度、准确性和部署灵活性使组织能够应对那些以前被传统图数据库认为过于复杂或耗时的挑战。
1. 语义搜索与个性化推荐
您可以利用 RDFox 为消费者和业务专家提供高度准确和快速的语义搜索引擎。通过将多样化的产品信息和用户历史整合到一个知识图谱中，RDFox 提供精确的产品或信息推荐，甚至由于其轻量级特性，还支持在移动或边缘设备上进行安全、个性化的推荐。
2. 规章制度合规性（可审计性）
在高度受监管的行业中，RDFox 确保合规性检查快速、准确且完全可审计。因为其推理基于逻辑，您可以精确追溯某个决策或结论得出的原因。这对于内部法规遵从性而言价值巨大，使组织能够即时验证对复杂规则集的遵守情况。
3. 边缘计算与物联网（IoT）
作为唯一一款可嵌入边缘和移动设备的企业级推理器，RDFox 推动了下一代物联网应用的发展。其极其轻量级的应用程序和优化的内存占用，使得复杂的推理和实时决策可以直接在设备上或边缘端进行，支持诸如自动驾驶汽车等对延迟零容忍的应用。
独特优势
RDFox 不仅仅是又一个图数据库；它代表了知识表示与推理技术上的重大进步，背后是数十年的研究积累。
世界一流的研发背景与专利技术： RDFox 脱胎于牛津大学数十年来在知识表示与推理 (KRR) 领域的深厚研究。它采用了由顶尖专家开发的专利技术，从而确保了其行业领先的速度和性能。
精准无虞： 与概率或统计AI模型不同，RDFox 从根本上基于逻辑，保证其推导结果100%准确。这对于不能容忍错误的任务关键型系统至关重要。
卓越性能，无出其右： 凭借其独特的内存内架构和优化，RDFox 能够将竞争解决方案中可能耗时数小时甚至数天的响应时间，持续缩短至毫秒级，从根本上改变了实时数据分析的可能性。
部署灵活： RDFox 可以在整个技术领域进行部署——从大型云实例、本地部署，到设备端和边缘部署——这得益于其高度优化和轻量化的设计。
总结
RDFox 提供所需的速度、准确性和可解释性，以从复杂数据中挖掘强大的洞察，实现从简单数据存储到主动知识推导的飞跃。通过利用专利的内存内推理技术，您可以即时获得可验证的答案，从而在您的企业中赋能更明智的决策。
立即开始免费的 RDFox 演示，探索这个先进的知识图谱如何加速您的数据集成和推理项目。
More information on RDFox
Launched
2016-12
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Source: Similarweb (Sep 24, 2025)
RDFox was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2024-07-18.
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