# 配置完成总结

## ✅ 已完成的配置

### 1. 硅基流动API配置
- ✅ API密钥已配置：`sk-pvvtosiglncktlucwarxilvsypqcttqizgpcfdvodgcuaezn`
- ✅ API端点：`https://api.siliconflow.cn/v1`
- ✅ 环境变量已设置（`.env`文件）

### 2. 模型配置
项目已配置为使用以下两个硅基流动模型：

#### NER（命名实体识别）
- **模型**: `deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B`
- **配置文件**: `src/extraction/ner.py`
- **状态**: ✅ 已测试，可用

#### RE（关系抽取）- 多模型并行
- **模型1**: `deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B`
- **模型2**: `Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct`
- **配置文件**: `src/extraction/re.py`
- **状态**: ✅ 已测试，两个模型都可用

#### 社区摘要生成
- **模型**: `deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B`
- **配置文件**: `src/kg_builder/indexer.py`
- **状态**: ✅ 已配置

### 3. 环境修复
- ✅ 虚拟环境已重新创建
- ✅ 所有依赖包已安装（92个包）
- ✅ 修复了conda环境路径干扰问题

## 📊 快速测试结果

测试了2个TextUnit的完整流程：

### 成功指标
- ✅ 文档解析：成功
- ✅ 实体识别（NER）：成功（使用deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B）
- ✅ 关系抽取（RE）：成功（两个模型并行运行）
- ✅ 知识图谱构建：成功
  - 节点数：67个
  - 边数：63条
  - 三元组数：63个
- ✅ 社区检测：成功（11个社区）
- ⚠️ 社区摘要生成：部分成功（需要更长时间，但已修复配置）

## 🚀 运行完整流程

完整流程正在后台运行，处理3个文档：
```bash
cd E:\Project\2025_LawGraph\dofile
.venv\Scripts\python.exe scripts\complete_pipeline.py --data-dir ../data/1法律 --output-dir ./output --max-docs 3
```

预计运行时间：由于需要处理62个TextUnit，每个都需要调用LLM API，可能需要10-30分钟。

## 📁 输出文件

流程完成后，将生成：
- `output/knowledge_graph.json`: 知识图谱文件
- `output/knowledge_graph_stats.json`: 统计信息

## 🔍 验证模型

运行以下命令验证模型配置：
```bash
.venv\Scripts\python.exe tests\test_my_models.py
```

## 📝 下一步

1. 等待完整流程完成
2. 查看生成的知识图谱文件
3. 可以尝试查询功能：
   ```bash
   .venv\Scripts\python.exe scripts/query_kg.py --kg output/knowledge_graph.json --query "乡村振兴" --mode global
   ```

配置已完成，项目已就绪！🎉