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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。
环境要求
- Python
- 模型 API Key
安装与启动步骤
-
1装依赖
Python 工程。
pip install -r requirements.txt -
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再跑提示构造
这一步决定最终输入形态。
python duie_prompts.py -
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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