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AutoSchemaKG实战案例从PDF文档到知识图谱的完整流程【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是一款强大的自动知识图谱构建框架它结合了通过概念化生成模式的创新方法能够帮助用户轻松实现从PDF文档到知识图谱的转换。本教程将详细介绍使用AutoSchemaKG构建知识图谱的完整流程包括环境准备、数据处理、图谱构建和应用等关键步骤。准备工作环境搭建与项目克隆要开始使用AutoSchemaKG首先需要准备好开发环境并获取项目代码。安装必要依赖AutoSchemaKG需要Python环境和相关依赖库支持。建议使用Python 3.8及以上版本并通过pip安装所需依赖pip install -r requirements.txt获取项目代码通过以下命令克隆AutoSchemaKG项目仓库git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/au/AutoSchemaKG核心流程从PDF到知识图谱的五步转换AutoSchemaKG的知识图谱构建流程主要包括五个关键步骤这些步骤在example/atlas_full_pipeline.ipynb中有详细演示。AutoSchemaKG框架标志融合知识图谱与AI的智能架构步骤一三元组JSON生成基础KG JSON首先需要从PDF文档中提取信息并生成三元组JSON。这一步使用知识图谱提取器通过LLM模型从文档中提取实体和关系。from atlas_rag.kg_construction.triple_extraction import KnowledgeGraphExtractor from atlas_rag.kg_construction.triple_config import ProcessingConfig from atlas_rag.llm_generator import LLMGenerator # 初始化LLM生成器 client OpenAI(base_urlhttp://0.0.0.0:8129/v1, api_keyEMPTY) triple_generator LLMGenerator(clientclient, model_nameQwen/Qwen2.5-7B-Instruct) # 配置KG提取器 kg_extraction_config ProcessingConfig( model_pathmodel_name, data_directoryfbenchmark_data/{filename_pattern}, filename_patternfilename_pattern, batch_size_triple16, batch_size_concept16, output_directoryf{output_directory}, max_new_tokens2048, max_workers3, remove_doc_spacesTrue, include_conceptFalse, triple_extraction_prompt_pathexample/example_scripts/custom_extraction/custom_benchmark/custom_prompt.json, triple_extraction_schema_pathexample/example_scripts/custom_extraction/custom_benchmark/custom_schema.json, recordTrue, ) # 初始化KG提取器并运行提取 kg_extractor KnowledgeGraphExtractor(modeltriple_generator, configkg_extraction_config) kg_extractor.run_extraction()步骤二将三元组JSON转换为CSV格式生成的JSON文件需要转换为CSV格式以便后续处理。这一步会将实体和关系数据规范化为概念化做准备。kg_extractor.convert_json_to_csv()步骤三三元组CSV中的实体概念化概念化是AutoSchemaKG的核心功能之一它能够将提取的实体进行分类和抽象形成更有组织的知识结构。kg_extractor.generate_concept_csv_temp() kg_extractor.create_concept_csv()步骤四将概念CSV合并到三元组CSV将概念信息与原始三元组数据合并丰富知识图谱的语义信息。步骤五将CSV转换为graphml或Neo4j转储最后一步是将处理好的数据转换为可用于可视化和查询的格式。AutoSchemaKG支持两种主要输出格式GraphML格式适用于NetworkX等图处理库kg_extractor.convert_to_graphml()Neo4j转储适用于大规模知识图谱存储和查询应用案例知识图谱的实际应用构建完成的知识图谱可以应用于多种场景如智能问答、信息检索等。以下是一个使用HippoRAG2Retriever进行知识检索的示例from atlas_rag.retriever import HippoRAG2Retriever # 初始化检索器 hipporag2_retriever HippoRAG2Retriever( llm_generatorllm_generator, sentence_encodersentence_encoder, datadata, ) # 执行检索 content, sorted_context_ids hipporag2_retriever.retrieve(How is the U-value relevant to thermal insulation performance in glazing products?, topN3)AutoSchemaKG使用Few-shot学习提升知识提取准确性高级选项Neo4j数据库集成对于大规模知识图谱AutoSchemaKG提供了与Neo4j数据库的集成方案。通过以下步骤可以将知识图谱导入Neo4j安装Neo4j服务器cd neo4j_scripts sh get_neo4j_demo.sh启动Neo4j服务器sh start_neo4j_demo.sh导入数据./neo4j-server-dulce/bin/neo4j-admin database import full dulce-csv-json-text \ --nodes ./import/Dulce/triples_csv/triple_nodes_Dulce_from_json_without_emb_with_numeric_id.csv \ --nodes ./import/Dulce/triples_csv/text_nodes_Dulce_from_json_with_numeric_id.csv \ --nodes ./import/Dulce/concept_csv/concept_nodes_Dulce_from_json_with_concept.csv \ --relationships ./import/Dulce/triples_csv/triple_edges_Dulce_from_json_without_emb_with_numeric_id.csv \ --relationships ./import/Dulce/triples_csv/text_edges_Dulce_from_json.csv \ --relationships ./import/Dulce/concept_csv/concept_edges_Dulce_from_json_with_concept.csv \ --overwrite-destination \ --multiline-fieldstrue \ --id-typestring \ --verbose --skip-bad-relationshipstrue总结与下一步通过本文介绍的步骤您已经了解了如何使用AutoSchemaKG从PDF文档构建知识图谱的完整流程。这个强大的框架不仅简化了知识提取和图谱构建的过程还提供了灵活的应用选项从小型图分析到大规模知识图谱应用。接下来您可以尝试使用自己的PDF文档进行知识图谱构建或探索AutoSchemaKG的高级功能如自定义提取规则、多语言支持等。更多详细信息和高级用法请参考项目文档和示例脚本。AutoSchemaKG为知识图谱构建提供了一种简单而强大的解决方案无论是学术研究还是工业应用都能从中受益。开始您的知识图谱之旅吧【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 AutoSchemaKG实战案例：从PDF文档到知识图谱的完整流程
AutoSchemaKG实战案例从PDF文档到知识图谱的完整流程【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是一款强大的自动知识图谱构建框架它结合了通过概念化生成模式的创新方法能够帮助用户轻松实现从PDF文档到知识图谱的转换。本教程将详细介绍使用AutoSchemaKG构建知识图谱的完整流程包括环境准备、数据处理、图谱构建和应用等关键步骤。准备工作环境搭建与项目克隆要开始使用AutoSchemaKG首先需要准备好开发环境并获取项目代码。安装必要依赖AutoSchemaKG需要Python环境和相关依赖库支持。建议使用Python 3.8及以上版本并通过pip安装所需依赖pip install -r requirements.txt获取项目代码通过以下命令克隆AutoSchemaKG项目仓库git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/au/AutoSchemaKG核心流程从PDF到知识图谱的五步转换AutoSchemaKG的知识图谱构建流程主要包括五个关键步骤这些步骤在example/atlas_full_pipeline.ipynb中有详细演示。AutoSchemaKG框架标志融合知识图谱与AI的智能架构步骤一三元组JSON生成基础KG JSON首先需要从PDF文档中提取信息并生成三元组JSON。这一步使用知识图谱提取器通过LLM模型从文档中提取实体和关系。from atlas_rag.kg_construction.triple_extraction import KnowledgeGraphExtractor from atlas_rag.kg_construction.triple_config import ProcessingConfig from atlas_rag.llm_generator import LLMGenerator # 初始化LLM生成器 client OpenAI(base_urlhttp://0.0.0.0:8129/v1, api_keyEMPTY) triple_generator LLMGenerator(clientclient, model_nameQwen/Qwen2.5-7B-Instruct) # 配置KG提取器 kg_extraction_config ProcessingConfig( model_pathmodel_name, data_directoryfbenchmark_data/{filename_pattern}, filename_patternfilename_pattern, batch_size_triple16, batch_size_concept16, output_directoryf{output_directory}, max_new_tokens2048, max_workers3, remove_doc_spacesTrue, include_conceptFalse, triple_extraction_prompt_pathexample/example_scripts/custom_extraction/custom_benchmark/custom_prompt.json, triple_extraction_schema_pathexample/example_scripts/custom_extraction/custom_benchmark/custom_schema.json, recordTrue, ) # 初始化KG提取器并运行提取 kg_extractor KnowledgeGraphExtractor(modeltriple_generator, configkg_extraction_config) kg_extractor.run_extraction()步骤二将三元组JSON转换为CSV格式生成的JSON文件需要转换为CSV格式以便后续处理。这一步会将实体和关系数据规范化为概念化做准备。kg_extractor.convert_json_to_csv()步骤三三元组CSV中的实体概念化概念化是AutoSchemaKG的核心功能之一它能够将提取的实体进行分类和抽象形成更有组织的知识结构。kg_extractor.generate_concept_csv_temp() kg_extractor.create_concept_csv()步骤四将概念CSV合并到三元组CSV将概念信息与原始三元组数据合并丰富知识图谱的语义信息。步骤五将CSV转换为graphml或Neo4j转储最后一步是将处理好的数据转换为可用于可视化和查询的格式。AutoSchemaKG支持两种主要输出格式GraphML格式适用于NetworkX等图处理库kg_extractor.convert_to_graphml()Neo4j转储适用于大规模知识图谱存储和查询应用案例知识图谱的实际应用构建完成的知识图谱可以应用于多种场景如智能问答、信息检索等。以下是一个使用HippoRAG2Retriever进行知识检索的示例from atlas_rag.retriever import HippoRAG2Retriever # 初始化检索器 hipporag2_retriever HippoRAG2Retriever( llm_generatorllm_generator, sentence_encodersentence_encoder, datadata, ) # 执行检索 content, sorted_context_ids hipporag2_retriever.retrieve(How is the U-value relevant to thermal insulation performance in glazing products?, topN3)AutoSchemaKG使用Few-shot学习提升知识提取准确性高级选项Neo4j数据库集成对于大规模知识图谱AutoSchemaKG提供了与Neo4j数据库的集成方案。通过以下步骤可以将知识图谱导入Neo4j安装Neo4j服务器cd neo4j_scripts sh get_neo4j_demo.sh启动Neo4j服务器sh start_neo4j_demo.sh导入数据./neo4j-server-dulce/bin/neo4j-admin database import full dulce-csv-json-text \ --nodes ./import/Dulce/triples_csv/triple_nodes_Dulce_from_json_without_emb_with_numeric_id.csv \ --nodes ./import/Dulce/triples_csv/text_nodes_Dulce_from_json_with_numeric_id.csv \ --nodes ./import/Dulce/concept_csv/concept_nodes_Dulce_from_json_with_concept.csv \ --relationships ./import/Dulce/triples_csv/triple_edges_Dulce_from_json_without_emb_with_numeric_id.csv \ --relationships ./import/Dulce/triples_csv/text_edges_Dulce_from_json.csv \ --relationships ./import/Dulce/concept_csv/concept_edges_Dulce_from_json_with_concept.csv \ --overwrite-destination \ --multiline-fieldstrue \ --id-typestring \ --verbose --skip-bad-relationshipstrue总结与下一步通过本文介绍的步骤您已经了解了如何使用AutoSchemaKG从PDF文档构建知识图谱的完整流程。这个强大的框架不仅简化了知识提取和图谱构建的过程还提供了灵活的应用选项从小型图分析到大规模知识图谱应用。接下来您可以尝试使用自己的PDF文档进行知识图谱构建或探索AutoSchemaKG的高级功能如自定义提取规则、多语言支持等。更多详细信息和高级用法请参考项目文档和示例脚本。AutoSchemaKG为知识图谱构建提供了一种简单而强大的解决方案无论是学术研究还是工业应用都能从中受益。开始您的知识图谱之旅吧【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