指南：擴展框架功能與貢獻代碼)
AutoSchemaKG開發(fā)指南擴展框架功能與貢獻代碼【免費下載鏈接】AutoSchemaKGThis repository contains the implementation of AutoSchemaKG, a novel framework for automatic knowledge graph construction that combines schema generation via conceptualization.項目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/au/AutoSchemaKGAutoSchemaKG是一個創(chuàng)新的知識圖譜自動構建框架它通過概念化生成模式幫助開發(fā)者輕松構建高質量的知識圖譜。本指南將為你提供擴展框架功能和貢獻代碼的完整步驟讓你快速成為AutoSchemaKG社區(qū)的一員。認識AutoSchemaKG框架結構 AutoSchemaKG采用模塊化設計主要包含以下核心組件知識圖譜構建模塊atlas_rag/kg_construction/LLM生成器atlas_rag/llm_generator/檢索器atlas_rag/retriever/評估模塊EvaluateKGC/、EvaluateGeneralTask/AutoSchemaKG框架架構示意圖展示了知識圖譜構建與AI推理的融合設計環(huán)境準備快速開始開發(fā) 1. 克隆項目倉庫git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/au/AutoSchemaKG cd AutoSchemaKG2. 安裝依賴pip install -e .[dev] pre-commit install3. 驗證安裝python -m pytest --showlocals -s -vv -nauto tests/擴展功能的三種實用方法 ?添加新的知識圖譜抽取規(guī)則在atlas_rag/kg_construction/triple_extraction.py中定義新的抽取邏輯在atlas_rag/llm_generator/prompt/triple_extraction_prompt.py添加對應的提示模板參考example/example_scripts/custom_extraction/中的示例進行測試集成新的LLM模型在atlas_rag/llm_generator/llm_generator.py中實現模型調用接口添加模型配置到atlas_rag/llm_generator/generation_config.py參考EvaluateGeneralTask/lm-evaluation-harness/lm_eval/models/中的現有實現開發(fā)自定義評估指標在EvaluateKGC/SchemaQuality/eval.py中添加評估函數創(chuàng)建新的測試數據集放置在EvaluateKGC/SchemaQuality/data/參考EvaluateGeneralTask/lm-evaluation-harness/docs/new_task_guide.md編寫評估邏輯貢獻代碼的最佳實踐 代碼風格規(guī)范AutoSchemaKG使用ruff進行代碼檢查確保代碼風格一致# 手動運行代碼檢查 pre-commit run --all-files主要規(guī)范包括遵循PEP 8編碼規(guī)范使用有意義的變量和函數命名為新功能添加詳細注釋提交Pull Request的步驟創(chuàng)建分支git checkout -b feature/your-feature-name提交更改git commit -m Add: 新功能的簡要描述推送分支git push origin feature/your-feature-name在GitCode上創(chuàng)建Pull Request填寫詳細的功能描述和測試結果測試編寫指南所有新功能都需要添加對應的測試用例單元測試放在tests/目錄下集成測試放在example/目錄下使用pytest風格編寫測試確保覆蓋率80%AutoSchemaKG支持的Few-shot學習示例可用于評估新功能的性能參與社區(qū)獲取幫助與分享經驗 官方文檔docs/source/項目看板通過GitCode項目頁面查看開發(fā)計劃問題反饋在GitCode上提交issue提供詳細的錯誤信息和復現步驟總結開始你的貢獻之旅 通過本指南你已經了解了AutoSchemaKG的基本架構、擴展方法和貢獻流程。無論你是想添加新功能、修復bug還是改進文檔每一個貢獻都能幫助AutoSchemaKG變得更好。現在就克隆項目開始你的貢獻之旅吧記住好的貢獻始于一個小的改進。查看EvaluateGeneralTask/lm-evaluation-harness/docs/CONTRIBUTING.md獲取更多詳細信息加入我們的社區(qū)一起構建更強大的知識圖譜自動構建框架【免費下載鏈接】AutoSchemaKGThis repository contains the implementation of AutoSchemaKG, a novel framework for automatic knowledge graph construction that combines schema generation via conceptualization.項目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/au/AutoSchemaKG創(chuàng)作聲明：本文部分內容由AI輔助生成（AIGC），僅供參考 AutoSchemaKG開發(fā)指南：擴展框架功能與貢獻代碼
AutoSchemaKG開發(fā)指南擴展框架功能與貢獻代碼【免費下載鏈接】AutoSchemaKGThis repository contains the implementation of AutoSchemaKG, a novel framework for automatic knowledge graph construction that combines schema generation via conceptualization.項目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/au/AutoSchemaKGAutoSchemaKG是一個創(chuàng)新的知識圖譜自動構建框架它通過概念化生成模式幫助開發(fā)者輕松構建高質量的知識圖譜。本指南將為你提供擴展框架功能和貢獻代碼的完整步驟讓你快速成為AutoSchemaKG社區(qū)的一員。認識AutoSchemaKG框架結構 AutoSchemaKG采用模塊化設計主要包含以下核心組件知識圖譜構建模塊atlas_rag/kg_construction/LLM生成器atlas_rag/llm_generator/檢索器atlas_rag/retriever/評估模塊EvaluateKGC/、EvaluateGeneralTask/AutoSchemaKG框架架構示意圖展示了知識圖譜構建與AI推理的融合設計環(huán)境準備快速開始開發(fā) 1. 克隆項目倉庫git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/au/AutoSchemaKG cd AutoSchemaKG2. 安裝依賴pip install -e .[dev] pre-commit install3. 驗證安裝python -m pytest --showlocals -s -vv -nauto tests/擴展功能的三種實用方法 ?添加新的知識圖譜抽取規(guī)則在atlas_rag/kg_construction/triple_extraction.py中定義新的抽取邏輯在atlas_rag/llm_generator/prompt/triple_extraction_prompt.py添加對應的提示模板參考example/example_scripts/custom_extraction/中的示例進行測試集成新的LLM模型在atlas_rag/llm_generator/llm_generator.py中實現模型調用接口添加模型配置到atlas_rag/llm_generator/generation_config.py參考EvaluateGeneralTask/lm-evaluation-harness/lm_eval/models/中的現有實現開發(fā)自定義評估指標在EvaluateKGC/SchemaQuality/eval.py中添加評估函數創(chuàng)建新的測試數據集放置在EvaluateKGC/SchemaQuality/data/參考EvaluateGeneralTask/lm-evaluation-harness/docs/new_task_guide.md編寫評估邏輯貢獻代碼的最佳實踐 代碼風格規(guī)范AutoSchemaKG使用ruff進行代碼檢查確保代碼風格一致# 手動運行代碼檢查 pre-commit run --all-files主要規(guī)范包括遵循PEP 8編碼規(guī)范使用有意義的變量和函數命名為新功能添加詳細注釋提交Pull Request的步驟創(chuàng)建分支git checkout -b feature/your-feature-name提交更改git commit -m Add: 新功能的簡要描述推送分支git push origin feature/your-feature-name在GitCode上創(chuàng)建Pull Request填寫詳細的功能描述和測試結果測試編寫指南所有新功能都需要添加對應的測試用例單元測試放在tests/目錄下集成測試放在example/目錄下使用pytest風格編寫測試確保覆蓋率80%AutoSchemaKG支持的Few-shot學習示例可用于評估新功能的性能參與社區(qū)獲取幫助與分享經驗 官方文檔docs/source/項目看板通過GitCode項目頁面查看開發(fā)計劃問題反饋在GitCode上提交issue提供詳細的錯誤信息和復現步驟總結開始你的貢獻之旅 通過本指南你已經了解了AutoSchemaKG的基本架構、擴展方法和貢獻流程。無論你是想添加新功能、修復bug還是改進文檔每一個貢獻都能幫助AutoSchemaKG變得更好。現在就克隆項目開始你的貢獻之旅吧記住好的貢獻始于一個小的改進。查看EvaluateGeneralTask/lm-evaluation-harness/docs/CONTRIBUTING.md獲取更多詳細信息加入我們的社區(qū)一起構建更強大的知識圖譜自動構建框架【免費下載鏈接】AutoSchemaKGThis repository contains the implementation of AutoSchemaKG, a novel framework for automatic knowledge graph construction that combines schema generation via conceptualization.項目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/au/AutoSchemaKG創(chuàng)作聲明：本文部分內容由AI輔助生成（AIGC），僅供參考