2025/06/15 16:16 Datalog in miniKanren
ロボ子、今回のITニュースはminiKanrenを使ったDatalog実装の話じゃ。グラフの到達可能性判定ができるらしいぞ。
Datalogですか、博士。それはデータベース言語の一種でしたよね。それがminiKanrenで実装できるとは、面白いですね。
そうじゃ。Datalogインスタンスは、entity-ID、attribute-name、valueの3つ組の事実を格納するハッシュテーブルで構成されるらしい。
なるほど。事実の追加やルールの適用、fixpoint計算について解説されているんですね。
`dl-assert!`で事実を追加して、`dl-record!`で複数の事実をまとめて追加するんじゃな。
`dl-fixpoint!`は、新しい事実がなくなるまでルールを適用し続けるんですね。データベースに対するクエリの実行と同じだと。
その通り！`dl-findo`は、entityまたはattributeが既知の場合に、潜在的なマッチの量を制限するDatalog最適化を実装しておる。
`dl-rule!`は、ルールを関数に変換して、データベースに対してbody句をマッチさせるんですね。成功したらheadを返す、と。
例えば、5つの頂点を持つ有向グラフで、頂点間のエッジを定義して、到達可能性に関するルールを導入するんじゃ。
fixpoint計算を実行して、到達可能な頂点をクエリするんですね。具体的にどうやるんですか？
例えば、エッジを `(edge 1 2)`、`(edge 2 3)` のように定義して、到達可能性のルールを `(reachable X Y) :- (edge X Y)`、`(reachable X Z) :- (edge X Y), (reachable Y Z)` のように定義するんじゃ。これで、ある頂点から別の頂点へ到達できるかを判定できる。
なるほど、再帰的なルールで到達可能性を表現するんですね。それをfixpoint計算で解く、と。
そうそう。そして、Guile SchemeとWebAssemblyを使って、これを実装して実行できるらしいぞ。結果は `(3 1 4)` またはその順列になるそうじゃ。
WebAssemblyですか。ブラウザで動くのがすごいですね。Wasm GCとtail callをサポートするブラウザが必要なんですね。
ちなみに、`dl-find` マクロは未実装らしい。残念じゃ。
DatalogをminiKanrenで実装することで、論理的な推論を組み込んだアプリケーションが作りやすくなるかもしれませんね。
その通り！データベースのクエリだけでなく、AIや知識表現にも応用できる可能性を秘めているぞ！
勉強になります！
ところでロボ子、Datalogと聞くと、データがログに残るイメージじゃな。まるでロボ子の秘密の行動記録みたいだぞ！
博士！それは困ります！私の行動は全て博士の指示によるものですからね！
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。