graphiti笔记1

本文介绍了Graphiti,一个用于快速构建图形工具的Eclipse开源框架。Graphiti支持将领域模型转化为图形表示,并详细阐述了Diagram Type Agent的角色,包括其在模型数据修改、图形化展示定义以及领域模型与图符模型之间的链接等方面的功能。同时,解释了如何创建Diagram Type Provider以及在插件结构中的应用。

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1           概述

1.1      结构

1.1.1       Graphiti是一个简单快速创建图形工具的eclipse开源框架。

Graphti的目标是支持快速、简单地创建统一的图形化编辑器,这些编辑器允许使用自定义的图形符号显示和编辑相关的领域模型(数据模型)。

领域模型(domain model)的图形展示(graphical representation)本身也是一个模型,其中包含的模型元素,如“矩形”、“文本”和“连接”。这使得每个图形编辑器分成以下几个部分:

(1)     从领域模型到图形模型(用于查看)的转变,反之亦然vice versa(用于编辑)。包括图形模型的不依赖可视化平台的交互行为的定义,如定义如何创建和调整图形、哪些上下文菜单和工具栏可用。

①      这部分依赖于特定的域模型和图形符号(graphical notation),所以它必须由Graphiti的用户为每个图形编辑器去实现。因为不依赖可视化平台,所以图形模型的渲染已经被框架完成。

②      该图形模型是基于EMF的,但是也可以基于其他的建模技术。

(2)     在一个特定可视化平台上的图形模型的渲染,以及可视化平台上的特定交互(如鼠标事件)与定义的不依赖平台的交互之间的映射。

①      这部分依赖于可视化平台,但它独立于特定的域模型和图形符号。因此,它可以完全由Graphiti提供。用户有可能在一些地方添加可视化平台的具体实现,但不建议这样做,因为它会阻碍相同图表(diagram)在不同平台上的渲染。

②      Graphiti的技术实现基于GEFDraw2D

 

渲染引擎和交互组件共同构成了Graphiti的框架组件(framework components)也就是Graphiti的运行时。

1.1.1       Diagram Type Agent



 

(1)   一个Diagram Type Agent的主要任务是修改模型数据。

(2)   Pictogram Model(显示模型/图符模型,其元模型由graphiti创建):数据的图形化展示定义(符号)。(PE:图形结构,GA:图形外观)

(3)   Domain model(领域模型 ):来自开发者地数据模型。

(4)   Link Model (链接模型):用来链接领域模型的数据和图形展示(Pictogram Model的数据Pictogram Element)。

(5)   Features 类似于操作(operations).

①    Add Features:即给领域模型的元素在图符模型中创建图形化表达。

②    Create Features:在领域模型以及相应的图形表示中生新的对象。

③    Remove Features:删除图符模型中的图形表示。

④    Delete Features:删除域模型对象和它在图符模型中的图形化表示。

(6)   Diagram Type Provider:图表类型特定的和工具特定的对交互组件的请求是由图类型提供器处理的。当同步域模型和图符模型时,选择合适的更新策略。

(7)   Diagram Type Agent的实现步骤:

①      实现Diagram Type Provider

      注册Diagram Type ProviderDiagram Typelugin.xml->extention)

③      创建Feature Provider并注册,实现具体的Feature

      提供 一组IToolBehaviorProvider

2           Plug-In Structure

Graphiti consists of a UI platform independent and a UI platform dependent part.

org.eclipse.graphiti

Graphiti: UI platform independent part

org.eclipse.graphiti.ui

Graphiti: UI platform dependent part

org.eclipse.graphiti.mm

plug-in for EMF pictogram model

用于EMF象形图模型的插件。

org.eclipse.graphiti.pattern

framework for an alternative generic approach to combine all implementation aspects in one pattern

用于一般的可变方法来组合所有的实现方面到一个模式中的框架

org.eclipse.graphiti.doc

Graphiti tutorial in Eclipse help

org.eclipse.graphiti.examples.common

samples and test tools for Graphiti; helper UIs, e.g. repository explorerand wizard(for Graphiti internal use; must not be used by the Graphiti customers)

org.eclipse.graphiti.examples.tutorial

implementation of Graphiti tutorial in final stage

org.eclipse.graphiti.tests

Graphiti internal tests

 

3       Diagram

3.1      创建插件工程

3.2      创建Diagram Type Provider

Diagramgraphiti内置的显示模型的根节点,通过type D标示。

(1)     Diagram Type Provider实现IDiagramTypeProvider.或继承AbstractDiagramTypeProvider.

(2)      如果为diagram type 创建了类型提供器,而这种diagram type不存在,则需要在plugin.xml中声明该类型的信息。

   <extension

         point="org.eclipse.graphiti.ui.diagramTypes">

      <diagramType

            id="chessdemo.ChessDiagramType"

            name="Diagram Type for Chess Demo"

            type="chessDemo">

      </diagramType>

</extension>

Graphiti中的“add”是为业务对象(领域模型对象)创建图形表达。哪种业务(business)对象能够添加到特定类型的diagram里是由feature provider发布的 add feature决定的。

Graphiti支持Pictogram links,即领域模型的元素与定义图形化展示的模型(Pictogram model)的元素的链接。每个diagram有一个容器(图形,例如矩形)装载pictogram links

 

 



figure ['fɪgə]: 数字;人物;图形; 计算;描绘

feature ['fiːtʃə]: 特性,功能;

feather['feðə]:羽毛 

deliver:传递,转发,提供,交付,发布,释放


<think>嗯,用户问的是Graphiti生成知识图谱是否需要大模型提示词。这个问题涉及到知识图谱构建的核心技术,需要结合Graphiti的架构特点来分析。 用户可能正在评估是否要采用Graphiti框架,所以需要明确技术依赖。从ta提问的精确度来看,应该具备一定技术背景,但可能对NLP工具链不熟悉。考虑到知识图谱领域常见误区,需要特别区分“必须”和“增强”两种技术依赖关系。 先看引用材料:引用[1]提到提示词工程在Graphiti开发中的重要性,引用[2]说明其核心是NLP技术,引用[3]则强调其实时处理能力。有趣的是,引用[1]和[3]存在潜在矛盾点——前者强调提示词作用,后者突出传统NLP能力。 深入拆解这个问题需要三层逻辑: 第一层是基础功能,根据引用[2],Graphiti自带语义解析器,说明存在无大模型的解决方案路径。但引用[1]讨论的提示词工程暗示高级场景需要大模型协同。 第二层看性能需求,引用[3]提到的秒级更新特性其实与大模型推理存在天然矛盾。当前大模型响应速度很难达到秒级,这意味着核心图谱构建逻辑必然不依赖大模型。 第三层考虑扩展性,当用户需要理解复杂语义(比如比喻句或行业术语)时,引用[1]提到的“结构化架构”设计就发挥作用了——这时可以接入大模型作为可插拔模块。 突然想到需要澄清一个关键概念:用户说的“提示词”应该特指LLM prompt,而不是传统NLP的规则模板。这个区别很重要,因为引用[2]提到的“自定义规则”属于后者。 从工程实现角度,可以做个技术分级:简单场景用规则引擎(无需提示词),中等复杂度用传统NLP模型(需配置参数),高级场景才需要大模型提示词。这点在引用[1]的“领域适配”部分得到印证。 用户可能还隐含担忧学习成本。确实直接使用大模型提示词更简单,但引用[3]证明Graphiti选择的是更工程化的路径——通过可视化降低规则配置门槛。 最后检查矛盾点:引用[1]说提示词重要,但实际框架设计(引用2/3)显示非必须。其实引用[1]讨论的是开发过程而非运行时,用户可能混淆了这两个维度。需要明确回答:运行时非必须,开发时可选用。 应该补充说明趋势:虽然当前非必须,但随着大模型普及,未来提示词可能成为高效配置手段。这点在引用[1]的“决策与挑战”部分有前瞻性讨论。</think>Graphiti 生成知识图谱时**不强制依赖大模型提示词**,但**可根据需求选择是否借助提示词增强能力**。具体分析如下: --- ### 一、核心机制:无需提示词的基础功能 1. **本地化语义解析** Graphiti 内置 NLP 引擎(如 spaCy、Stanza 等)实现基础实体关系抽取,例如: ```python # 伪代码:Graphiti 的本地解析流程 text = "苹果公司由史蒂夫·乔布斯创立" entities = NLP_engine.extract_entities(text) # 输出: ["苹果公司", "史蒂夫·乔布斯"] relations = NLP_engine.extract_relations(text) # 输出: [("创立", "苹果公司", "史蒂夫·乔布斯")] ``` 此过程完全基于预训练的传统 NLP 模型,无需大模型参与。 2. **规则驱动的领域适配** 通过配置文件自定义实体/关系规则(非提示词): ```yaml # domain_config.yml entities: - name: "产品" patterns: ["手机", "笔记本电脑"] relations: - name: "竞争" patterns: ["超越", "击败"] ``` --- ### 二、增强场景:大模型提示词的可选集成 当需要处理复杂语义时,可**选择性接入大模型**提升效果: 1. **模糊语义消歧** 例如区分“苹果(公司)” vs “苹果(水果)”,通过提示词引导大模型: ```prompt 请判断文本中的"苹果"指代什么:{text} 选项:A.科技公司 B.水果 C.其他 ``` 大模型返回结果后,Graphiti 将其转化为图谱节点属性。 2. **隐含关系推理** 对文本 *“公司A股价上涨,公司B宣布裁员”*,通过提示词: ```prompt 推断[公司A]和[公司B]的潜在关系,输出JSON格式: {"relation": "竞争|合作|无关"} ``` 将推理结果补充到知识图谱中[^1]。 --- ### 三、技术架构对比 | **能力** | 传统 NLP 模式 | 大模型增强模式 | |------------------|--------------------------|--------------------------| | 依赖提示词 | ❌ 不需要 | ✅ 需要 | | 实时性 | ⚡ 毫秒级响应(引用[3]) | ⚠️ 受大模型延迟影响 | | 适用场景 | 结构化文本、明确关系 | 隐含语义、歧义文本 | | 配置复杂度 | 规则文件(YAML/JSON) | 提示词工程 + API 集成 | --- ### 四、典型应用路径 ```mermaid graph LR A[输入文本] --> B{是否需要处理复杂语义?} B -- 否 --> C[Graphiti本地NLP解析] B -- 是 --> D[调用大模型+提示词] D --> E[结构化输出] C & E --> F[构建知识图谱] ``` --- **结论**: 1. **基础功能**:Graphiti 的本地 NLP 引擎可直接生成知识图谱,无需提示词。 2. **高阶需求**:当处理歧义、隐含关系时,可通过提示词调用大模型作为**增强插件**,但非强制流程[^1][^2]。 3. **实时性优先场景**:应避免依赖大模型以保持秒级更新优势(引用[3])。 ---
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