AutoSchemaKG快速入门10分钟搭建你的第一个知识图谱【免费下载链接】AutoSchemaKGThis repository contains the implementation of AutoSchemaKG, a novel framework for automatic knowledge graph construction that combines schema generation via conceptualization.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/au/AutoSchemaKGAutoSchemaKG是一个创新的知识图谱自动构建框架它通过概念化实现模式生成帮助用户快速从文本数据中提取结构化知识。本指南将带你在10分钟内完成从环境准备到知识图谱构建的全过程即使你是没有相关经验的新手也能轻松上手。 准备工作3分钟环境搭建1. 克隆项目仓库首先需要将AutoSchemaKG项目克隆到本地打开终端执行以下命令git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/au/AutoSchemaKG cd AutoSchemaKG2. 安装依赖项目使用Python开发推荐使用Python 3.8及以上版本。通过以下命令安装所需依赖pip install -r requirements.txt3. 配置LLM服务AutoSchemaKG需要连接LLM模型来进行知识提取。你可以使用本地部署的模型或API服务。修改配置文件config.ini设置你的LLM服务地址和API密钥[llm] base_url http://localhost:8135/v1 api_key YOUR_API_KEY model_name Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct 核心功能自动知识图谱构建流程AutoSchemaKG的核心优势在于将复杂的知识图谱构建过程自动化主要包括三个步骤文本切片处理、三元组提取和概念生成。AutoSchemaKG框架logo融合知识图谱与AI的自动化构建理念1. 文本切片处理将原始文本数据分割为适合模型处理的片段这一步可以提高处理效率和准确性。项目提供了示例脚本 example/example_scripts/benchmark_extraction_example/1_slice_kg_extraction.py2. 三元组提取从文本片段中提取实体和关系形成知识三元组主语-谓语-宾语。这是知识图谱的基础数据通过LLMGenerator实现triple_generator LLMGenerator(client, model_namemodel_name, max_workers6) kg_extractor KnowledgeGraphExtractor(modeltriple_generator, configkg_extraction_config) kg_extractor.run_extraction()3. 概念生成对提取的实体进行概念化处理构建层次化的知识结构。示例脚本 example/example_scripts/benchmark_extraction_example/2_concept_generation.py 实战演示运行你的第一个知识图谱项目1. 准备示例数据项目提供了示例数据位于example/example_data/目录下包括PDF和Markdown格式的文件。你也可以使用自己的文本数据。2. 运行知识提取脚本执行以下命令开始知识图谱构建cd example/example_scripts/benchmark_extraction_example python 1_slice_kg_extraction.py --shard 0 --total_shards 1 --port 81353. 查看生成结果生成的知识图谱数据将保存在output_directory指定的路径下包括三元组CSV文件和概念文件。你可以使用Neo4j等工具导入这些数据进行可视化和查询。 提示工程提升知识提取质量AutoSchemaKG使用提示工程来指导LLM进行知识提取。以下是一个示例提示模板展示了如何通过少量示例引导模型完成翻译任务LLM提示示例通过任务描述和示例引导模型生成正确输出你可以在atlas_rag/llm_generator/prompt/目录下找到更多提示模板根据你的具体需求进行修改和优化。 进阶学习资源官方文档详细的使用指南和API文档请参考docs/source/intro/quickstart.md示例脚本项目提供了多种场景的示例脚本位于example/example_scripts/目录下包括自定义知识提取example/example_scripts/custom_extraction/Neo4j知识图谱集成example/example_scripts/neo4j_kg/并行生成example/example_scripts/parallel_generation/ 总结通过本指南你已经了解了AutoSchemaKG的基本使用方法能够在10分钟内搭建并运行你的第一个知识图谱项目。AutoSchemaKG的自动化流程和灵活配置让知识图谱构建变得简单高效无论是学术研究还是工业应用都能从中受益。现在就开始探索你的数据构建属于你的知识图谱吧【免费下载链接】AutoSchemaKGThis repository contains the implementation of AutoSchemaKG, a novel framework for automatic knowledge graph construction that combines schema generation via conceptualization.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/au/AutoSchemaKG创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考