SI_KG_2026_PlanningLaw/dofile/graphrag_pipeline/CONFIGURATION_COMPLETE.md

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：

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：

.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：

   .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！🎉