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AutoSchemaKG开发指南：扩展框架功能与贡献代码

【免费下载链接】AutoSchemaKGThis repository contains the implementation of AutoSchemaKG, a novel framework for automatic knowledge graph construction that combines schema generation via conceptualization.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/au/AutoSchemaKG

AutoSchemaKG是一个创新的知识图谱自动构建框架，它通过概念化生成模式，帮助开发者轻松构建高质量的知识图谱。本指南将为你提供扩展框架功能和贡献代码的完整步骤，让你快速成为AutoSchemaKG社区的一员。

认识AutoSchemaKG框架结构 🧩

AutoSchemaKG采用模块化设计，主要包含以下核心组件：

• 知识图谱构建模块：atlas_rag/kg_construction/
• LLM生成器：atlas_rag/llm_generator/
• 检索器：atlas_rag/retriever/
• 评估模块：EvaluateKGC/、EvaluateGeneralTask/

AutoSchemaKG框架架构示意图，展示了知识图谱构建与AI推理的融合设计

环境准备：快速开始开发 🔧

1. 克隆项目仓库

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/au/AutoSchemaKG cd AutoSchemaKG

2. 安装依赖

pip install -e ".[dev]" pre-commit install

3. 验证安装

python -m pytest --showlocals -s -vv -n=auto tests/

扩展功能的三种实用方法 ✨

添加新的知识图谱抽取规则

1. 在atlas_rag/kg_construction/triple_extraction.py中定义新的抽取逻辑
2. 在atlas_rag/llm_generator/prompt/triple_extraction_prompt.py添加对应的提示模板
3. 参考example/example_scripts/custom_extraction/中的示例进行测试

集成新的LLM模型

1. 在atlas_rag/llm_generator/llm_generator.py中实现模型调用接口
2. 添加模型配置到atlas_rag/llm_generator/generation_config.py
3. 参考EvaluateGeneralTask/lm-evaluation-harness/lm_eval/models/中的现有实现

开发自定义评估指标

1. 在EvaluateKGC/SchemaQuality/eval.py中添加评估函数
2. 创建新的测试数据集，放置在EvaluateKGC/SchemaQuality/data/
3. 参考EvaluateGeneralTask/lm-evaluation-harness/docs/new_task_guide.md编写评估逻辑

贡献代码的最佳实践 🚀

代码风格规范

AutoSchemaKG使用ruff进行代码检查，确保代码风格一致：

# 手动运行代码检查 pre-commit run --all-files

主要规范包括：

• 遵循PEP 8编码规范
• 使用有意义的变量和函数命名
• 为新功能添加详细注释

提交Pull Request的步骤

1. 创建分支：git checkout -b feature/your-feature-name
2. 提交更改：git commit -m "Add: 新功能的简要描述"
3. 推送分支：git push origin feature/your-feature-name
4. 在GitCode上创建Pull Request，填写详细的功能描述和测试结果

测试编写指南

所有新功能都需要添加对应的测试用例：

• 单元测试放在tests/目录下
• 集成测试放在example/目录下
• 使用pytest风格编写测试，确保覆盖率>80%

AutoSchemaKG支持的Few-shot学习示例，可用于评估新功能的性能

参与社区：获取帮助与分享经验 🤝

• 官方文档：docs/source/
• 项目看板：通过GitCode项目页面查看开发计划
• 问题反馈：在GitCode上提交issue，提供详细的错误信息和复现步骤

总结：开始你的贡献之旅 🎯

通过本指南，你已经了解了AutoSchemaKG的基本架构、扩展方法和贡献流程。无论你是想添加新功能、修复bug还是改进文档，每一个贡献都能帮助AutoSchemaKG变得更好。现在就克隆项目，开始你的贡献之旅吧！

记住，好的贡献始于一个小的改进。查看EvaluateGeneralTask/lm-evaluation-harness/docs/CONTRIBUTING.md获取更多详细信息，加入我们的社区，一起构建更强大的知识图谱自动构建框架！

【免费下载链接】AutoSchemaKGThis repository contains the implementation of AutoSchemaKG, a novel framework for automatic knowledge graph construction that combines schema generation via conceptualization.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/au/AutoSchemaKG