AutoSchemaKG开发指南:扩展框架功能与贡献代码
AutoSchemaKG开发指南扩展框架功能与贡献代码【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生成模式帮助开发者轻松构建高质量的知识图谱。本指南将为你提供扩展框架功能和贡献代码的完整步骤让你快速成为AutoSchemaKG社区的一员。认识AutoSchemaKG框架结构 AutoSchemaKG采用模块化设计主要包含以下核心组件知识图谱构建模块atlas_rag/kg_construction/LLM生成器atlas_rag/llm_generator/检索器atlas_rag/retriever/评估模块EvaluateKGC/、EvaluateGeneralTask/AutoSchemaKG框架架构示意图展示了知识图谱构建与AI推理的融合设计环境准备快速开始开发 1. 克隆项目仓库git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/au/AutoSchemaKG cd AutoSchemaKG2. 安装依赖pip install -e .[dev] pre-commit install3. 验证安装python -m pytest --showlocals -s -vv -nauto tests/扩展功能的三种实用方法 ✨添加新的知识图谱抽取规则在atlas_rag/kg_construction/triple_extraction.py中定义新的抽取逻辑在atlas_rag/llm_generator/prompt/triple_extraction_prompt.py添加对应的提示模板参考example/example_scripts/custom_extraction/中的示例进行测试集成新的LLM模型在atlas_rag/llm_generator/llm_generator.py中实现模型调用接口添加模型配置到atlas_rag/llm_generator/generation_config.py参考EvaluateGeneralTask/lm-evaluation-harness/lm_eval/models/中的现有实现开发自定义评估指标在EvaluateKGC/SchemaQuality/eval.py中添加评估函数创建新的测试数据集放置在EvaluateKGC/SchemaQuality/data/参考EvaluateGeneralTask/lm-evaluation-harness/docs/new_task_guide.md编写评估逻辑贡献代码的最佳实践 代码风格规范AutoSchemaKG使用ruff进行代码检查确保代码风格一致# 手动运行代码检查 pre-commit run --all-files主要规范包括遵循PEP 8编码规范使用有意义的变量和函数命名为新功能添加详细注释提交Pull Request的步骤创建分支git checkout -b feature/your-feature-name提交更改git commit -m Add: 新功能的简要描述推送分支git push origin feature/your-feature-name在GitCode上创建Pull Request填写详细的功能描述和测试结果测试编写指南所有新功能都需要添加对应的测试用例单元测试放在tests/目录下集成测试放在example/目录下使用pytest风格编写测试确保覆盖率80%AutoSchemaKG支持的Few-shot学习示例可用于评估新功能的性能参与社区获取帮助与分享经验 官方文档docs/source/项目看板通过GitCode项目页面查看开发计划问题反馈在GitCode上提交issue提供详细的错误信息和复现步骤总结开始你的贡献之旅 通过本指南你已经了解了AutoSchemaKG的基本架构、扩展方法和贡献流程。无论你是想添加新功能、修复bug还是改进文档每一个贡献都能帮助AutoSchemaKG变得更好。现在就克隆项目开始你的贡献之旅吧记住好的贡献始于一个小的改进。查看EvaluateGeneralTask/lm-evaluation-harness/docs/CONTRIBUTING.md获取更多详细信息加入我们的社区一起构建更强大的知识图谱自动构建框架【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

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