OneKE

定义模式，自动抽取知识，Docker 一键部署。

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 20 👀 关注 8
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 197
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，可自行部署，完全免费。

项目预览

OneKE 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
官网地址http://oneke.openkg.cn
GitHubhttps://github.com/zjunlp/OneKE
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，MIT许可证，可自行部署，完全免费。
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HTML
技术栈/模型agent,agents,artificial-intelligence,event-extraction,information-extraction,knowledge-extraction,knowledge-graph,large-language-models,multi-agent,named-entity-recognition,natural-language-processing,ner,oneke,openie,relation-extraction,schema
GitHub 星标★ 197
上线时间2024-09-14 00:00:00
代码更新2025-07-28
仓库体积25.2 MB
本站数据更新2026-11-07
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

OneKE 是一个基于大语言模型的知识抽取系统，以 Docker 容器化方式部署，通过模式（Schema）引导的智能体（Agent）机制，从非结构化文本中自动抽取实体、关系、事件等结构化知识。它解决了传统知识抽取工具依赖大量标注数据、难以适配新领域、流程复杂等问题，用户只需定义目标模式，即可让系统按需完成抽取任务。核心能力包括：支持自定义抽取模式、基于 LLM 的零样本/少样本抽取、可复现的 Docker 部署、以及面向学术研究的基准测试。该系统发表于 WWW 2025，适合需要快速构建知识图谱或进行信息抽取的研究者与开发者。

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 ★ 197

核心亮点

  • 模式引导的智能体设计，无需训练即可适配新抽取任务
  • Docker 容器化，环境配置简单，易于复现
  • 支持实体、关系、事件等多种抽取类型，覆盖知识图谱构建需求

不足之处

  • 早期项目，文档和社区支持尚待完善
  • 依赖外部 LLM API，可能产生推理成本

适用场景

  • 学术研究中从文献自动抽取实体关系构建知识图谱
  • 企业快速搭建领域知识库，无需标注数据
  • 开发可定制化的信息抽取管道，集成到现有系统

替代项目

DeepKE、OpenIE、REBEL

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