OneKE：一个基于Docker化的模式引导LLM代理知识提取系统
计算与语言
2025-02-07 v2 人工智能
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摘要
我们介绍OneKE，这是一个Docker化的模式引导知识提取系统，可从Web和原始PDF书籍中提取知识，并支持various领域（科学、新闻等）。具体而言，我们设计OneKE时采用多个代理和一个配置知识库。不同的代理履行其各自的角色，从而支持各种提取场景。配置知识库促进了模式配置、错误案例调试和纠正，进一步提高了性能。在基准数据集上的经验评估表明OneKE有效，而案例研究进一步阐明了其在跨多个领域的多样化任务中的适应性，凸显了其在广泛应用中的潜力。我们已在https://github.com/zjunlp/OneKE上开源代码，并在http://oneke.openkg.cn/demo.mp4发布了视频。
引用
@article{arxiv.2412.20005,
title = {OneKE: A Dockerized Schema-Guided LLM Agent-based Knowledge Extraction System},
author = {Yujie Luo and Xiangyuan Ru and Kangwei Liu and Lin Yuan and Mengshu Sun and Ningyu Zhang and Lei Liang and Zhiqiang Zhang and Jun Zhou and Lanning Wei and Da Zheng and Haofen Wang and Huajun Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.20005},
year = {2025}
}
备注
WWW 2025 Demonstration