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Jerry Yan
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- 实现三层对齐策略：规则层 + 向量相似度层 + LLM 仲裁层 - 规则层：名称规范化（NFKC、小写、去标点/空格）+ 规则评分 - 向量层：OpenAI Embeddings + cosine 相似度计算 - LLM 层：仅对边界样本调用，严格 JSON schema 校验 - 使用 Union-Find 实现传递合并 - 支持批内对齐（库内对齐待 KG 服务 API 支持） 核心组件： - EntityAligner 类：align() (async)、align_rules_only() (sync) - 配置项：kg_alignment_enabled（默认 false）、embedding_model、阈值 - 失败策略：fail-open（对齐失败不中断请求） 集成： - 已集成到抽取主链路（extract → align → return） - extract() 调用 async align() - extract_sync() 调用 sync align_rules_only() 修复： - P1-1：使用 (name, type) 作为 key，避免同名跨类型误合并 - P1-2：LLM 计数在 finally 块中增加，异常也计数 - P1-3：添加库内对齐说明（待后续实现） 新增 41 个测试用例，全部通过 测试结果：41 tests pass
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497 B
Python
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497 B
Python
from app.module.kg_extraction.aligner import EntityAligner
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from app.module.kg_extraction.extractor import KnowledgeGraphExtractor
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from app.module.kg_extraction.models import (
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ExtractionRequest,
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ExtractionResult,
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Triple,
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GraphNode,
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GraphEdge,
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)
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from app.module.kg_extraction.interface import router
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__all__ = [
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"EntityAligner",
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"KnowledgeGraphExtractor",
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"ExtractionRequest",
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"ExtractionResult",
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"Triple",
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"GraphNode",
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"GraphEdge",
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"router",
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]
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