RAKG项目最佳实践教程

RAKG项目最佳实践教程

RAKG 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ra/RAKG

1. 项目介绍

RAKG（Document-level Retrieval Augmented Knowledge Graph Construction）是一个知识图谱构建框架，它利用大型语言模型自动化生成知识图谱。该框架通过句子分割和向量化处理文档，提取初步实体，执行实体消歧和向量化。处理后的实体通过文档回顾检索获取相关文本，并通过图结构检索获取相关知识图谱。随后，使用LLM（大型语言模型）整合检索到的信息，构建关系网络，并为每个实体合并这些网络。最终，新生成的知识图谱与原始图谱相结合。

2. 项目快速启动

环境准备

• Python 3.11
• Conda（推荐）

步骤

1. 克隆仓库：

   git clone https://github.com/RAKG/RAKG.git
   cd RAKG
   

2. 创建并激活conda环境：

   conda create -n RAKG python=3.11
   conda activate RAKG
   

3. 安装依赖：

   pip install -r requirements.txt
   

4. 配置模型提供者（在src/config.py中配置你的模型提供者设置）。

5. 运行示例（在examples目录下运行RAKG_example.py）：

   文本输入：

   cd examples
   python RAKG_example.py --input "你的输入文本" --output result/kg.json --topic "你的主题" --is-text
   

   文档输入：

   python RAKG_example.py --input data/MINE.json --output result/kg.json
   

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

• 处理技术文档，构建包含关键概念、技术和架构的知识图谱。
• 分析学术论文，自动提取研究领域的关键实体和关系。

最佳实践

• 在处理大量数据时，建议先对数据进行预处理，如文本清洗、分词等，以提高处理效率和准确性。
• 根据实际需求选择合适的模型提供者和模型配置，以达到最佳的性能和效果。
• 在实体消歧阶段，利用已有的知识图谱或数据库作为参考，提高实体识别的准确性。

4. 典型生态项目

• KGGen: 知识图谱生成工具。
• Graphrag: 图处理工具。
• Qwen: 中文预训练模型。
• BGE-M3: 嵌入模型。
• RARE: 实体关系抽取工具。

以上是RAKG项目的最佳实践教程，希望对您有所帮助。

RAKG 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ra/RAKG