CourseKG: 使用大模型自动构建课程知识图谱

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CourseKG 使用大模型，利用多种 prompt 优化技术, 自动从教材、书籍中抽取知识点, 构成以课程-章节-知识点为主题的知识图谱。为增加每个知识点的信息, CourseKG 可以为知识点链接相应的习题、扩展阅读材料等资源, 另外也可利用多模态大模型从 ppx、图片、视频中提取信息并与之相关联。

基本框架如下图所示：

局限性：

• 目前只实现了基本的知识图谱抽取和对 pptx 的解析, 效果有待优化
• 对视频的解析还处于规划中

快速使用

直接 clone 本仓库并安装相应依赖, cuda 版本建议: 12.2

git clone [email protected]:wangtao2001/CourseKG.git
cd CourseKG
conda create -n kg python=3.10
conda activate kg
pip install -r requirements.txt
pip install -e .

其中 windows 下安装 faiss-gpu 请使用命令: conda install conda-forge::faiss-gpu==1.7.2

然后执行 examples 目录下的示例文件

文档

可以点击 这里 访问在线文档，如果希望自定义文档请依照以下步骤：

依赖安装和预览

文档使用 VitePress 构建, 需安装 Node.js 18 及以上版本

npm i
npm run docs:dev

浏览器打开 http://localhost:5173/ 即可进行预览

部署

文档修改和部署请参考 VitePress文档

贡献和引用

欢迎提交 PR 或 Issues，也欢迎参与任何形式的贡献

如果觉得 CourseKG 项目有助于您的工作，请考虑如下引用:

 @misc{CourseKG,
       author = {Wang, Tao},
       year = {2024},
       note = {https://github.com/wangtao2001/CourseKG},
       title = {CourseKG: Use large model to construct course knowledge graph automatically}
    }