Initial: integrated 2025 LawGraph (graphrag_pipeline) + 2026 kg_project

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>

dofile/graphrag_pipeline/CHANGELOG.md

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+# 更新日志
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+## v0.1.0 (2025-01-XX)
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+### 新增功能
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+- ✅ 项目基础架构（uv项目配置、目录结构）
+- ✅ 文本预处理模块（HanLP集成、文档解析）
+- ✅ 本体模型定义（9种实体类型、8种关系类型）
+- ✅ Prompt模板系统（五个模块、NER/RE构建器）
+- ✅ LLM客户端封装（多提供商支持）
+- ✅ 知识抽取模块：
+  - NER提取器（两阶段对话）
+  - RE提取器（多模型并行、二次对话验证）
+  - 三元组评估器（成对排序、多维度评分）
+  - 实体关系分类器（RAG-based + Prompt-based）
+- ✅ 知识图谱构建（索引器、图谱管理、社区检测、摘要生成）
+- ✅ 分析和推理模块（法理结构提取、逻辑推理、演化分析框架）
+- ✅ 查询系统（全局搜索、局部搜索、DRIFT搜索）
+- ✅ 执行脚本（extract.py, build_kg.py, query_kg.py, complete_pipeline.py）
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+### 技术特性
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+- 支持多个LLM提供商（OpenAI, Anthropic, Qwen, Doubao, GLM）
+- 参考GraphRAG实现社区检测和摘要生成
+- 实现论文中描述的五个模块Prompt模板
+- 支持两阶段对话验证机制
+- LLM-as-a-Judge评估方法
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+### 已知限制
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+- 大规模数据处理需要进一步优化
+- 向量数据库使用简化实现，生产环境建议使用专业向量数据库
+- 社区检测在igraph未安装时使用替代方法
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