# V14 迁移计划与问答

**日期**: 2026-04-18 20:27  
**版本**: V14 → V14.1

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## 问题1: 数据层加载目的和使用方式

### 1.1 加载目的

| 数据文件 | 加载目的 | 使用场景 |
|:---|:---|:---|
| `scientific_chunks.json` (43,561别名) | **实体标准化** | 将不同写法的同一实体统一为标准名 |
| `gene_alias.json` (17,618基因) | **基因别名扩展** | 识别基因的所有可能写法 |
| `relationships_by_category_final.json` (788模式) | **关系抽取** | 扩展关系匹配能力 |
| `all_dic.json` (238万实体) | **实体验证** | 验证识别的实体是否有效 |

### 1.2 使用方式

**场景1: 实体标准化**
```python
# 原文: "sucrose transporter 5 was expressed in leaves"
# 识别到实体: "sucrose transporter 5"

# 使用scientific_chunks.json标准化
alias_map = {
    'sucrose transporter 5': 'SUC5',
    'suc transporter 5': 'SUC5',
    'at1g71890': 'SUC5',
}

# 标准化后
entity.name = "sucrose transporter 5"
entity.name_resolved = "SUC5"  # 标准名
```

**场景2: 基因别名扩展**
```python
# 识别到基因: "SUC5"

# 使用gene_alias.json扩展别名
gene_aliases = {
    'SUC5': ['ATSUC5', 'SUC5', 'AT1G71890']
}

# 扩展后
entity.aliases = ['ATSUC5', 'SUC5', 'AT1G71890']
```

**场景3: 关系抽取**
```python
# 使用788种PC模式匹配关系
patterns = [
    'induced by', 'regulated by', 'activated by',
    'localized to', 'expressed in', ...  # 788种
]

# 匹配: "SUC5 was induced by drought"
# 结果: relation="induced_by"
```

### 1.3 是否与提取数据冲突？

**答案: 不会冲突，而是增强**

```
V14提取流程:
├─ 文本解析 (MinerU)
├─ 实体识别 (V14规则)
├─ **实体标准化 (PC数据层)** ← 增强
├─ 关系抽取 (V14规则 + PC模式) ← 增强
├─ **消歧 (PC别名)** ← 增强
└─ 输出
```

**示例**:
```
原文: "suc transporter 5 was up-regulated by stress"

V14基础识别:
- 实体: "suc transporter 5" (gene)
- 关系: "was up-regulated by"

PC数据层增强后:
- 实体: "suc transporter 5" → 标准化为 "SUC5"
- 别名: ["ATSUC5", "SUC5", "AT1G71890"]
- 关系: "was up-regulated by" → 标准化为 "up_regulated_by"
```

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## 问题2: LLM定义生成基于什么？

### 2.1 当前V14实现

**基于模板** (非LLM):
```python
templates = {
    'gene': "A gene encoding {name}, involved in biological processes.",
    'tissue': "A plant tissue where {name} is expressed.",
}

# 生成: "A gene encoding SUC5, involved in biological processes."
```

### 2.2 PC的LLM实现

**基于检索到的上下文**:
```python
def generate_definition(entity_name, context):
    """
    基于文本上下文调用LLM生成定义
    不是基于LLM预训练知识，而是基于当前文献的上下文
    """
    prompt = f"""
    基于以下文本，生成"{entity_name}"的定义:
    
    文本: {context}
    
    要求: 基于文本内容生成，不要添加外部知识。
    """
    return llm.generate(prompt)

# 示例:
# 文本: "SUC5 encodes a sucrose/H+ symporter that facilitates 
#        sucrose transport in phloem..."
# 
# 生成: "SUC5 encodes a sucrose/H+ symporter involved in phloem loading."
```

### 2.3 关键区别

| 方式 | 基于 | 优点 | 缺点 |
|:---|:---|:---|:---|
| **V14模板** | 预定义模板 | 快速、确定、成本低 | 通用、无文献特异性 |
| **PC LLM** | 检索到的文本上下文 | 文献特异性、准确 | 慢、成本高 |

**建议**: V14可以升级为基于检索的LLM生成，但保持模板作为fallback。

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## 问题3: 被动转主动映射迁移

### 3.1 我的建议: ✅ 直接迁移PC的

**原因**:
1. PC的映射已经经过验证
2. 14个规则覆盖常见情况
3. 无需重新发明轮子

### 3.2 PC的完整映射

```python
passive_to_active = {
    # 调控关系
    'induced by': 'induces',
    'regulated by': 'regulates',
    'is regulated by': 'regulates',
    'activated by': 'activates',
    'controlled by': 'controls',
    'mediated by': 'mediates',
    'inhibited by': 'inhibits',
    
    # 因果关系
    'caused by': 'causes',
    'affected by': 'affects',
    
    # 编码关系
    'encoded by': 'encodes',
    
    # 生产关系
    'produced by': 'produces',
    
    # 需求关系
    'required for': 'requires',
    
    # 定位关系
    'localized to': 'localizes to',
    
    # 表达关系
    'expressed in': 'expressed in',
}
```

### 3.3 迁移实现

现在执行迁移到V14: