知识图谱构建：从非结构化文档到实体关系抽取

关键词检索答不了关系问题

数据集管理服务处理的学术文档里藏着大量结构化知识：谁提出了什么方法，哪个模型在什么数据集上跑出了什么结果，某篇论文引用了哪些前人工作。这些信息散落在 PDF 段落里，传统关键词检索只能命中词面，“X 方法和 Y 方法有什么关联"这类问题是答不出来的。

所以目标很明确：把这些非结构化文本抽成 (主体, 关系, 客体) 三元组，落进图数据库，再和 light_rag 的向量检索配合，让知识库问答服务在问答时既能做语义召回，又能沿关系做多跳推理。

四步流水线

整条链路分四步：切片 → 实体抽取 → 关系抽取 → 实体对齐。

从学术 PDF 到知识图谱：切片、实体抽取、关系抽取、实体对齐四步流水线

切片不按固定 token 数硬切，按章节和段落边界切，保证一个语义单元不被拆碎。实体和关系抽取交给 LLM，原因很直接：学术领域的术语（模型名、数据集名、指标名）NER 模型很难覆盖全，而且关系类型是开放的，不适合提前写死 schema。

实体对齐是真正的难点。同一个实体在不同论文里写法五花八门：“BERT”、“BERT-base”、“Devlin 等人提出的 BERT”，不做一次规范化，图里会堆满重复节点。

从 Prompt 到落图

编排用 eino，并发控制用 pond。实体抽取的 Prompt 大致长这样：

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// Entity 抽取节点
type Entity struct {
    ID         string   `json:"id"`          // 规范化后的 ID
    Name       string   `json:"name"`        // 原名
    Type       string   `json:"type"`        // model/dataset/method/metric/...
    Aliases    []string `json:"aliases"`
}

const entityPromptTpl = `你是学术信息抽取助手。请从下面的文本中抽取实体，输出 JSON 数组。
实体类型限定：model, dataset, method, metric, institution, person。
对每个实体，给出一个稳定的 snake_case id（如 "bert_base"），并列出可能的别名。

文本：
%s

只输出 JSON，不要解释。`

LLM 返回后做实体对齐：把 Name 和 Aliases 全部丢进 Embedding 模型算向量，和库里已有实体算余弦相似度，过阈值就合并到已有 ID：

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func (s *Aligner) Align(ctx context.Context, candidates []Entity) ([]Entity, error) {
    // 批量算 embedding，减少 LLM/Embedding 调用次数
    texts := make([]string, 0, len(candidates)*2)
    for _, c := range candidates {
        texts = append(texts, c.Name)
        texts = append(texts, c.Aliases...)
    }
    embs, err := s.embedder.Embed(ctx, texts)
    if err != nil { return nil, err }

    aligned := make([]Entity, 0, len(candidates))
    idx := 0
    for _, c := range candidates {
        canonical := c
        // 在已有实体向量索引里找最近邻
        if hit, err := s.store.Search(ctx, embs[idx:idx+1+len(c.Aliases)], 0.92); err == nil && hit != nil {
            canonical.ID = hit.ID
        } else {
            s.store.Upsert(ctx, canonical.ID, embs[idx])
        }
        idx += 1 + len(c.Aliases)
        aligned = append(aligned, canonical)
    }
    return aligned, nil
}

关系抽取节点要求 LLM 输出三元组，而且只准引用上一步已经抽出来的实体 ID，不给它凭空捏造的余地：

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type Triple struct {
    Subject   string `json:"subject_id"`
    Predicate string `json:"predicate"`   // outperforms / uses / cites / evaluates_on ...
    Object    string `json:"object_id"`
    Evidence  string `json:"evidence"`    // 原文证据句，便于溯源
}

整个图落到 NebulaGraph（这里用伪代码表示写入）：

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INSERT VERTEX entity(name, type) VALUES "bert_base":("BERT-base", "model");
INSERT EDGE cites(evidence) VALUES "bert_base"->"attention_is_all_you_need":("...");

幻觉、类型漂移、成本和代词

最头疼的是幻觉。模型会把原文没说的关系凭语感补上。对策是让每个 Triple 必须带 Evidence 原文句，后处理时做一次字符串包含检查，Evidence 在原切片里找不到就直接丢。这一刀砍掉了大量噪声。

第二个坑是实体类型不稳定。同样是 “BERT”，这边标成 method，那边标成 model。后来加了个轻量的规则层：模型名通常出现在 “we use X”、“X model” 这类上下文里，再配一个高频实体词典，把类型固化下来。

成本也得算账。全量抽论文 PDF，LLM 的 token 开销不小。我们分了两档：结构化抽取用便宜的快模型，实体消歧这种需要语义判断的才上强模型，整体成本降到全用强模型的三分之一左右。

最后一个权衡是共指消解要不要做。学术论文里 “it”、“this method”、“the latter” 非常多，消解错了会把关系挂到错误的实体上。我们最后只在段落内做简单的启发式消解，跨段不碰。错一个不如少一个，图谱质量比密度重要。

难的不是算法

从非结构化文档构建知识图谱，工程上比算法更难的是"降噪"和"对齐”。LLM 做开放抽取召回高，但得靠 Evidence 校验、实体对齐、类型规则把幻觉压下去。最后我们让图谱和向量检索互补：向量负责找相关段落，图谱负责沿关系扩展，知识库问答服务的多跳问答质量有肉眼可见的提升。

封面图：Neal. / Flickr · CC BY 2.0