AutoKG项目使用教程

AutoKG项目使用教程

AutoKG Efficient Automated Knowledge Graph Generation for Large Language Models 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/au/AutoKG

1. 项目目录结构及介绍

AutoKG项目的目录结构如下：

AutoKG/
├── .idea/
├── ipynb_checkpoints/
├── KG_data/
├── KG_outputs/
├── __pycache__/
├── raw_data/
├── Flowchart1.jpg
├── Flowchart2.jpg
├── LICENSE
├── autoKG_full.py
├── chat_with_KG.ipynb
├── config.yaml
├── create_KG.ipynb
├── readme.md
├── requirements.txt
└── utils.py

• .idea/：包含IDE的配置文件。
• ipynb_checkpoints/：Jupyter笔记本的检查点文件。
• KG_data/：存储生成的知识图谱数据。
• KG_outputs/：存储知识图谱的输出结果。
• __pycache__/：Python编译后的缓存文件。
• raw_data/：存储原始数据，例如研究论文等。
• Flowchart1.jpg和Flowchart2.jpg：项目流程图。
• LICENSE：项目使用的许可证文件。
• autoKG_full.py：项目的主要执行脚本。
• chat_with_KG.ipynb：用于与知识图谱进行对话的Jupyter笔记本。
• config.yaml：项目的配置文件。
• create_KG.ipynb：用于创建知识图谱的Jupyter笔记本。
• readme.md：项目的自述文件。
• requirements.txt：项目依赖的Python包列表。
• utils.py：项目工具函数库。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是autoKG_full.py，它负责执行知识图谱的自动构建过程。用户可以通过以下命令运行该脚本：

python autoKG_full.py

脚本将自动从原始数据中提取关键词，构建知识图谱，并进行相关的搜索和推理操作。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件是config.yaml，它包含了项目运行所需的各种配置信息。用户可以根据自己的需求修改以下配置项：

openai_api_key: 'YOUR_OPENAI_API_KEY'
# 其他配置项...

其中，openai_api_key是OpenAI API的密钥，用于调用API进行自然语言处理相关的操作。用户需要将YOUR_OPENAI_API_KEY替换为实际的API密钥。

在修改配置文件后，用户可以重新运行autoKG_full.py脚本来应用新的配置。

AutoKG Efficient Automated Knowledge Graph Generation for Large Language Models 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/au/AutoKG