# 项目实现状态

## 已完成工作 ✅

### 1. 项目基础架构
- ✅ 使用uv进行项目管理和依赖管理
- ✅ 完整的项目目录结构
- ✅ 配置文件（pyproject.toml, .env.example）
- ✅ README和项目文档

### 2. 文本预处理模块 (`src/preprocessing/`)
- ✅ **TextProcessor**: HanLP集成，支持分词、依存句法、句法成分分析
- ✅ **DocumentParser**: Word文档解析（.docx），支持章节结构识别
- ✅ TextUnit切分功能（参考GraphRAG）

### 3. 本体模型定义 (`src/ontology/`)
- ✅ **实体类型定义**: 9种实体类型（对应论文Table 1）
- ✅ **关系类型定义**: 8种关系类型（对应论文Table 2）
- ✅ **三维本体结构**: 法规层级—要素类型—关联关系
- ✅ **四要素架构**: 目标—原则—要素—管控
- ✅ **OntologySchema**: 本体模式管理和验证

### 4. Prompt模板系统 (`src/prompts/`)
- ✅ **PromptTemplate**: 统一模板框架，实现五个模块：
  - 任务描述（系统消息+用户消息）
  - 候选目标
  - 任务示例（少样本学习）
  - 任务强调
  - 二次对话
- ✅ **NERPromptBuilder**: NER任务Prompt构建
- ✅ **REPromptBuilder**: RE任务Prompt构建

### 5. LLM客户端封装 (`src/utils/llm_client.py`)
- ✅ 支持多个LLM提供商：
  - OpenAI (GPT-4o)
  - Anthropic (Claude)
  - 阿里云Qwen
  - 字节跳动Doubao
  - 智谱GLM
- ✅ 统一API接口
- ✅ 异步/同步支持
- ✅ 重试机制（tenacity）

### 6. 知识抽取模块 (`src/extraction/`)
- ✅ **NERExtractor**: 使用Qwen-Max进行实体识别，支持两阶段对话验证
- ✅ **REExtractor**: 多模型并行关系抽取框架
- ✅ **TripletEvaluator**: LLM-as-a-Judge评估框架
- ✅ **EntityRelationClassifier**: RAG-based分类框架

### 7. 知识图谱构建 (`src/kg_builder/`)
- ✅ **GraphIndexer**: 索引器框架（参考GraphRAG）
  - 文本切分
  - 实体提取
  - 图构建
  - 社区检测（待完善）
  - 摘要生成（待完善）
- ✅ **KnowledgeGraph**: 图谱结构管理（NetworkX）

### 8. 分析和推理模块 (`src/analysis/`)
- ✅ **LegalStructureExtractor**: 法理结构提取（四要素识别、跨法规引用）
- ✅ **LegalReasoner**: 逻辑推理（路径查询、中心性分析）
- ✅ **EvolutionAnalyzer**: 演化规律分析框架

### 9. 查询系统 (`src/query/`)
- ✅ **GlobalSearcher**: 全局搜索框架（参考GraphRAG）
- ✅ **LocalSearcher**: 局部搜索框架
- ✅ **DriftSearcher**: DRIFT搜索框架

### 10. 工具脚本
- ✅ `scripts/extract.py`: 知识抽取示例脚本

## 待完善功能 ⚠️

### 高优先级
1. **三元组评估算法实现** (`src/extraction/evaluator.py`)
   - 成对排序逻辑
   - 五维度评分（语义准确性、一致性、事实性、准确性、可理解性）
   - 评分聚合和筛选

2. **RAG-based分类实现** (`src/extraction/classifier.py`)
   - 向量嵌入（使用Text-embedding-3-large）
   - 向量数据库（相似度检索）
   - 分类逻辑完善

3. **知识图谱构建完整实现** (`src/kg_builder/indexer.py`)
   - 完整的三元组提取流程
   - 社区检测（Leiden算法，需要igraph）
   - 社区摘要生成（使用LLM）

4. **RE提取器完善** (`src/extraction/re.py`)
   - 句法信息集成
   - 上下文信息利用
   - 省略成分补全逻辑

### 中优先级
5. **查询系统实现** (`src/query/`)
   - 全局搜索：利用社区摘要
   - 局部搜索：邻居扩展算法
   - DRIFT搜索：社区上下文整合

6. **演化规律分析** (`src/analysis/evolution.py`)
   - 时间序列分析
   - 关系演化追踪
   - 网络演化分析

### 低优先级
7. **共指消解完善** (`src/preprocessing/text_processor.py`)
8. **性能优化和缓存机制**
9. **可视化工具**
10. **单元测试和集成测试**

## 使用说明

### 环境设置
```bash
cd dofile
uv sync
source .venv/bin/activate  # 或 .venv\Scripts\activate (Windows)
```

### 配置API密钥
复制`.env.example`到`.env`，填入相应的API密钥。

### 运行示例
```bash
# 实体识别
uv run python scripts/extract.py --input ../data/1法律/3-中华人民共和国城乡规划法.docx --output ./output/entities.json
```

## 参考资源

- GraphRAG文档: https://msdocs.cn/graphrag/
- 论文: `officefile/paper.tex`
- 数据目录: `../data/`

## 技术债务

1. 错误处理和日志记录需要更完善
2. 需要添加配置文件验证
3. 异步处理可以进一步优化
4. 需要添加单元测试
5. 文档需要补充更多示例