不写一行代码，Excel 怎么变成会对话的知识图谱？

不写一行代码Excel 怎么变成会对话的知识图谱【免费下载链接】SmartKGThis project accepts excel files as input which contains the description of a Knowledge Graph (Vertexes and Edges) and convert it into an in-memory Graph Store. This project implements APIs to search/filter/get nodes and relations from the in-memory Knowledge Graph. This project also provides a dialog management framework and enable a chatbot based on its knowledge graph.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/smar/SmartKG周一早上九点运维工程师小林收到一份3000行的零件维修记录Excel领导要求一周内交出一张能查、能聊的知识图谱。他没写一行代码靠着开源项目SmartKG把表格变成了一个可交互、可问答的零代码知识图谱整个过程不到半天。这中间发生了什么值得每个想摆脱数据躺着睡觉的人看一看。先别急着报图数据库的课你的表格其实已经够了绝大多数知识图谱项目死在起点——团队先花几周学图数据库、设计数据模型业务方等不及就放弃了。SmartKG的逻辑刚好相反表格本身就是模型。你只需要拿仓库里的模板Resources/Data/Excel/template/SmartKG_KGDesc_Template.xlsx按它的两个sheet填写顶点页实体ID、名称、类型三列必填后面按属性名-属性值两列一组继续追加边页关系类型、源实体ID、目标实体ID三列表达谁连接谁。模板里还自带西游记等样例数据Resources/Data/Excel/input/XYJ/填之前先跑一遍样例比看任何文档都直观。上传那一分钟后端默默做完了四件事打开前端/upload页面选好文件、给图谱起个名字点击上传。这一分钟内PySmartKG/kg_api.py里的接口做完了四件事读取两个sheet跳过ID重复、必填列缺失的行并打印Warning把实体、关系、别名、类型颜色映射打包落盘数据进内存变成一个随时可查的图谱存储返回结果前端立刻开始渲染。整个过程由data_import.py和kg_engine.py配合完成不需要你碰任何数据库配置。真正的成本只是把数据填规范而不是把技术学明白。从看得见到问得出中间隔着一个对话框图谱渲染出来后SmartKGUI/src/views/Home.vue节点和关系会以力导向布局铺开支持缩放、拖拽。但这只是开始——右下角的聊天窗口才是重头戏。你可以直接问某型号的故障通常由哪些零件引起机器人会在图谱里检索相关实体和路径拼出上下文如果配置了大模型密钥PySmartKG/llm_dialog.py密钥放在data/openai_key.txt交给大模型组织成自然语言回答没配密钥也不崩自动回退到规则生成的回答。也就是说问答功能不是要不要的问题而是要不要更聪明的问题。部署这件事交给 docker-compose 就好不用手动装一堆运行时。仓库的dockers/smartkg_services/目录把后端、前端、MongoDB 全部编排好了git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/smar/SmartKG cd dockers/smartkg_services docker-compose up -d起来之后前端在8083端口后端API文档在8082/swagger。想换存储方式时同目录下还有docker-compose.File.yml和docker-compose.MongoDB.yml两种配置可选默认文件模式对单机体验最省事。两个容易被忽略的小细节图谱名字不能重复。第二次用同一个kg_name上传会被直接拒绝换个名字即可避免误覆盖脏数据不会中断流程但会静默跳过。正式灌数据前先用一小批样例跑一遍留意控制台里的Warning输出能省下不少返工时间。你的数据还要在表格里躺多久填Excel是每个业务人员本来就会的事把表格变成图谱、再让它开口说话是SmartKG替你做完的事。拿西游记样例跑通一遍再填自己的一版模板——最多一杯咖啡的时间你就能亲眼看到那3000行数据变成一张会回答问题的图。剩下的问题只有你打算什么时候动手【免费下载链接】SmartKGThis project accepts excel files as input which contains the description of a Knowledge Graph (Vertexes and Edges) and convert it into an in-memory Graph Store. This project implements APIs to search/filter/get nodes and relations from the in-memory Knowledge Graph. This project also provides a dialog management framework and enable a chatbot based on its knowledge graph.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/smar/SmartKG创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考