# KnowledgeForge

**Repository Path**: zeron2022/KnowledgeForge

## Basic Information

- **Project Name**: KnowledgeForge
- **Description**: KnowledgeForge 项目旨在探索大语言模型（LLM）在本地知识库管理中的应用潜力，通过这个项目，我们希望为智能知识管理系统的发展做出贡献，为企业和组织提供更高效、更智能的知识库解决方案。
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: dep_mate13
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 1
- **Created**: 2025-02-27
- **Last Updated**: 2025-02-27

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

[![Gitee Stars](https://gitee.com/zozo825117/KnowledgeForge/badge/star.svg)](https://gitee.com/zozo825117/KnowledgeForge)
[![Gitee Releases](https://gitee.com/zozo825117/KnowledgeForge/badge/release.svg)](https://gitee.com/zozo825117/KnowledgeForge/releases)
[![Gitee Forks](https://gitee.com/zozo825117/KnowledgeForge/badge/fork.svg)](https://gitee.com/zozo825117/KnowledgeForge/fork)
[![License](https://img.shields.io/badge/license-MIT-blue.svg)](https://gitee.com/zozo825117/KnowledgeForge/blob/master/LICENSE)
<!-- 
[![Gitee Releases](https://gitee-badge.vercel.app/svg/release/zozo825117/KnowledgeForge)](https://gitee.com/zozo825117/KnowledgeForge/releases) -->

## 项目简介

"KnowledgeForge" 这个名称精炼地概括了我们项目的核心理念和目标：

- **Knowledge（知识）**：代表了我们项目的核心内容和最终目标。
- **Forge（锻造）**：暗示了持续构建、完善和更新知识的过程，就像锻造精良的工具一样。

"智能知识图谱构建与维护系统" 进一步阐明了项目的具体功能和特点：

- **智能**：强调了我们利用先进的大语言模型（LLM）来实现系统功能。
- **知识图谱**：明确指出了我们的主要研究对象和最终产出。
- **构建与维护**：涵盖了系统的两大核心功能，即从原始数据构建知识图谱，以及持续更新和优化已有的知识结构。

## 项目探索目标

KnowledgeForge 项目旨在探索大语言模型（LLM）在本地知识库管理中的应用潜力，特别聚焦于以下几个方面：

1. **知识图谱构建**：
   - 研究如何利用LLM的强大理解能力，从非结构化文本中提取实体和关系。
   - 探索自动构建复杂、多层次知识图谱的方法。

2. **知识验证**：
   - 开发利用LLM进行知识点准确性和时效性验证的技术。
   - 研究如何自动识别和解决知识库中的矛盾或不一致。

3. **知识更新**：
   - 探索使用LLM自动生成知识更新建议的方法。
   - 研究如何将新知识无缝集成到现有知识图谱中。

4. **智能查询和推理**：
   - 开发基于LLM的高级查询接口，支持自然语言问答。
   - 探索利用知识图谱结构进行复杂推理的方法。

5. **系统优化和评估**：
   - 研究如何持续优化LLM在特定领域的表现。
   - 开发评估知识图谱质量和系统性能的方法。

通过这个项目，我们希望为智能知识管理系统的发展做出贡献，为企业和组织提供更高效、更智能的知识库解决方案。

## 安装方法

1. 克隆仓库

2. 使用VSCode安装虚拟环境
   - 打开项目文件夹在VSCode中
   - 确保已安装Python扩展
   - 使用Ctrl+Shift+P（或Cmd+Shift+P在macOS上）打开命令面板
   - 输入"Python: Create Environment"并选择它
   - 选择"Venv"作为环境类型
   - 选择Python 3.8或更高版本

3. 安装依赖
   - 全局设置国内源：`pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple`
   - `pip install -r requirements.txt`


## 更新requirements.txt

使用以下命令更新requirements.txt文件：
`pipreqs . --ignore .venv --encoding=utf-8 --force`

这个命令的说明：
- `.` 指定当前目录
- `--ignore .venv` 忽略虚拟环境目录
- `--encoding=utf-8` 使用UTF-8编码读取文件，避免编码问题
- `--force` 强制覆盖已存在的requirements.txt文件

## 打包方法

- [ ] 待补充

## 配置参数

使用环境变量存储API密钥，实现更安全的管理