AutoKG

用大模型自动构建知识图谱,让机器读懂关系

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 43 🐛 待处理 1 👀 关注 10
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 471
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,MIT许可证,完全免费,需自行部署使用。

项目预览

AutoKG 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队zjunlp
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,MIT许可证,完全免费,需自行部署使用。
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chatgpt,event-extraction,gpt4,information-extraction,knowledge-graph,knowledge-graph-completion,knowledge-graph-construction,large-language-models,link-prediction,relation-extraction,relational-triple-extraction
GitHub 星标★ 471
上线时间2023-03-20 00:00:00
代码更新2025-01-14
仓库体积39.7 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数2

项目介绍

AutoKG 是一个基于大型语言模型(LLMs)的知识图谱构建与推理的开源框架,源自 WWWJ 2024 论文。它旨在解决传统知识图谱构建依赖人工标注、成本高且难以扩展的问题,通过利用 LLMs 的语义理解能力,自动从非结构化文本中抽取实体、关系,并构建知识图谱,同时支持基于图谱的推理问答。核心能力包括:实体关系抽取、图谱构建、图谱推理、以及基于 LLM 的交互式查询。项目提供 Python API,便于集成到现有 NLP 流水线。其创新点在于将 LLM 的灵活性与知识图谱的结构化优势结合,为知识密集型任务提供更可靠的解决方案。

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 2026-08-09 · 当前星标 ★ 471

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理,个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度:进阶 约 40 分钟 部署方式:本地安装 4 步

环境要求

  • Python
  • 模型 API Key

安装与启动步骤

  1. 1装依赖

    Python 工程。

    pip install -r requirements.txt
  2. 2先跑数据处理

    把原始数据加工成它需要的格式。

    python duie_processor.py
  3. 3再跑提示构造

    这一步决定最终输入形态。

    python duie_prompts.py
  4. 4跑主流程

    需要模型凭据。

    python Autokg.py

如何确认成功

跑完数据处理与提示构造两步后,主流程能产出一份结构化的知识图谱三元组结果

注意事项

  • 它是论文配套代码,研究大模型做知识图谱构建与推理的能力边界。
  • 两个数据集各有一套处理与提示脚本,别混用。
  • 处理与提示构造是分开的两步,跳过任一步都会得到错误输入。
  • 结果质量依赖提示模板,改模板等于改实验设定,要重新记录。

核心亮点

  • 基于 LLM 的自动化抽取,大幅降低人工构建图谱成本
  • 支持从文本到图谱的端到端流程,并集成推理能力
  • 提供可复现的论文实现,适合学术研究与快速验证

不足之处

  • 项目尚处早期,文档和社区支持待观察
  • 依赖外部 LLM API,可能带来使用成本和延迟

适用场景

  • 学术研究:快速构建领域知识图谱
  • 企业知识管理:从文档库自动提取结构化知识
  • 智能问答:结合图谱推理增强回答准确性

替代项目

DeepKE、REBEL、LLM-KG

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