ontosmith

从文档构建可追溯、可审计的知识图谱

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 搜索知识 🍴 复刻 13 🐛 待处理 2 👀 关注 3
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 110
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,定价信息待确认

项目预览

ontosmith 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类搜索知识
开发团队Dongbumlee
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,定价信息待确认
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型graphrag,information-extraction,knowledge-graph,llm,neo4j,ontology,rag
GitHub 星标★ 110
上线时间2026-10-22 00:00:00
代码更新2026-11-07
仓库体积14.6 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态活跃
收录时间2026-11-08
浏览次数0

项目介绍

ontosmith 是一个基于决策模型的本体与知识图谱构建工具,面向需要从文档中抽取结构化知识的团队。它把文档解析、信息抽取和本体建模串成一条可审计的流水线:先由大模型从文本中识别实体、关系与属性,再通过决策模型判断每条候选事实是否应写入图谱,最终输出可查询的知识图谱(支持 Neo4j 等图数据库)。与传统 GraphRAG 方案相比,它的核心差异在于「治理」——每个三元组都保留来源证据与判定依据,可回溯到原文片段,避免大模型幻觉直接污染图谱。项目用 Python 实现,适合做企业知识库、合规文档分析、研究资料整理等需要可信知识沉淀的场景,也可作为 RAG 系统的结构化知识底座。目前处于早期阶段,接口和本体定义方式可能随版本演进。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-11-08 · 当前星标 ★ 110

核心亮点

  • 每条事实带证据链与判定依据,可回溯到原文,降低大模型幻觉污染图谱的风险
  • 用决策模型对候选事实做准入判断,而非无差别写入,图谱质量更可控
  • 覆盖文档解析、信息抽取、本体建模到图数据库落地的完整链路,开箱可跑通

不足之处

  • 项目处于早期,API 与本体定义方式可能频繁变动,生产使用需锁定版本
  • 依赖大模型抽取质量,领域术语多或文档格式复杂时需较多人工校验与调优

适用场景

  • 企业合规与合同文档的结构化知识沉淀
  • 研究资料与行业报告的实体关系整理
  • 为 RAG 系统构建可溯源的结构化知识底座

替代项目

Microsoft GraphRAG、LightRAG、Neo4j LLM Graph Builder

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