使用教程
功能越来越多?点开查看分步图文教程,覆盖构图/本体/服务/治理/售前意图全流程。
Knowledge Construction Pipeline
知识建设流水线 数据源 → 知识图谱 → SOMA
1原始文档
.txt/.md/.pdf/.docx上传文档 → LangGraph
load_document→
2LLM 并发抽取
extract_entities大模型并发抽取,长文档自动分块并发处理
→
3本体约束
constrain_to_ontology按TBox过滤,多场景并发执行
→
4TTL 入库
build_ttl → Fuseki命名图存储 + SQLite索引
→
5语义对齐
AlignmentServiceBGE语义 + rapidfuzz + 本体回退
→
6知识输出
知识图谱数据源为 SOMA 总中心提供可查询、可推理的知识底座
系统定位:知识建设中心负责将企业文档、业务数据沉淀为可检索、可推理、可复用的知识图谱数据源,供 SOMA 总中心各数字人调用。产品推荐按 IO 需求查询 PLC 场景下所有型号子图(一图一型号),选 IO 容量满足且余量最贴合的型号。场景规则由
scene_registry.py 管理。对齐修复请使用「本体」Tab。 Scenes
构图场景 文档→场景→本体→图谱
Runtime
数据源与服务状态
FusekiBGE ⏳LLM ⏳MCP ⏳SOMA 数据源
Query Methods
图谱查询方式 基础查询 · SPARQL · 选型推荐
在「服务」视图可对基础查询与 SPARQL 进行测试。
Pre-sales Intents
售前意图场景 意图识别 → 场景子图检索
点击意图查看其执行管道(提取对象→意图识别→选择技能→执行查询)。
Upload
知识构建 上传文档自动构建知识图谱
文档格式与解析路径
完整构图文档
含系统概述→设备清单→IO分配表→标准答案,零LLM规则解析
PLC选型手册
含 SF-XXXX 型号规格目录(DI/DO/AI/AO等),零LLM规则解析
伺服压机选型手册
含 SF-XXXT 型号 + 额定压力/行程/速度规格,零LLM规则解析
Modbus地址映射表
软元件(M/D/X/Y)→Modbus寄存器地址表格,写入协议子图 DataTag,零LLM规则解析 待接入
PDF / 接线图
PDF说明书按型号匹配为 manualRef/接线图链接;图片接线图构图需视觉解析 设计中
通用文档
非结构化文本,走 LLM 抽取 → 本体约束 → 启发式兜底路径
拖拽文件到此处 或 点击选择
支持 txt/md/pdf/docx,可多选
构图场景(可选,留空自动匹配)
历史上传记录 0
本体可视化
按场景查看(多文件合并)
按单文件查看
0
本体管理悬停文件 ✕ 删除 · 上传新增
选择场景或本体文件
0 nodes / 0 edges
搜索
MCP
MCP 能力服务 对外 · 供 SOMA 调用
MCP ⏳
本系统作为 MCP 服务端,通过 SSE 把构图 / 本体 / 对齐 / 推荐 / 治理 / 查询能力封装为工具对外提供。SOMA 为客户端,注册即用、无需改代码。下方清单即对外技能包,与服务端 mcp_catalog.py 单一事实源一致。
SOMA 注册片段
SOMA 侧
POST /api/v1/mcp/servers 的请求体(或 McpServerManager.create() 入参):加载中...
能力大类
工具清单 0
接口自检 只读 · 不改数据
连接对外 MCP 服务端(:9200)逐个调用只读工具,核对 37 工具与目录一致;写/高危层请用命令行
python -m kg_ontology_service.scripts.mcp_selftest --include-writes。 型号库
PLC 型号库
每图一型号
产品推荐优先查实例图谱数据,未命中再查种子库。种子库在服务启动时自动初始化(18个型号,持久化存储)。实例图谱 = 文档构图产出 种子库 = 内置型号数据
Recommendation
PLC 产品推荐
智能匹配
输入 IO 需求匹配最合适的 PLC 型号。查询顺序:1.实例图谱 优先 → 2.种子库 兜底
选择信号类型 (先选类型,再填数量)
Alignment
对象本体对齐
实体匹配
输入实体对象(逗号或换行分隔)
SPARQL
SPARQL 查询
直接查询
SPARQL 查询
目标数据集
数据集内含: 实例命名图 + 型号子图(一图一型号) + 本体默认图
Basic Query
基础图谱查询
意图技能
查询方式
目标数据集
名称 / 型号
Modbus Import
Modbus 地址表导入 填好模板 → 写入协议子图 DataTag
结构化录入
粘贴「Modbus地址映射表」模板内容(构图视图可导出空模板填写)
仅吃人工确认过的表格,不从说明书散文猜地址
Intent Dialog
售前意图对话测试 提取对象 → 识别意图 → 选技能 → 执行
编排器
输入售前需求,系统将自动识别意图并检索对应场景子图
Governance
知识治理中心
0
对齐未命中
图谱缺实例
0
推荐未命中
IO需求无匹配型号
0
本体补全
缺失类 / 缺失关系
0
场景缺口
文档无匹配场景
对齐未命中图谱缺实例0
产品推荐未命中无匹配型号0
缺失本体类需补全0
缺失关系需补全0
本体对齐控制台手动映射
场景缺口文档无匹配场景0
上传的文档未能匹配到任何已注册的构图场景。需要评估是否新增场景或补充本体语料库。