Files
PlantAI-rag/AGENTS.md
T
2026-07-10 17:59:59 +08:00

3.5 KiB
Executable File
Raw Blame History

AGENTS.md - gene-family-mas-v2 RAG知识提取系统

项目定位

提取型 Agent - 从生物学论文中提取实体和关系,构建 PlantConnectome 兼容的知识图谱

核心任务

任务 说明
实体识别 基因家族、基因名、物种名、组织名、发育阶段
关系提取 identified_in, collinear_with, involved_in, contain
复合实体 "32 SPL genes (CiSPLs)" 整体识别
列表解析 "CiSPL3a/AtSPL3" 共线性对解析
证据溯源 每个关系需有证据句子和章节位置

PC 关系类型 (PlantConnectome 标准)

关系类型 PC数量 V13现状 差距
identified_in 19 2 17
collinear_with 16 0 16
involved_in 15 0 15
contain 6 0 6

当前优化重点 (2026-04-14)

阶段 任务 目标 状态
阶段1 复合实体识别 identified_in ✓
阶段2 列表形式解析 collinear_with +12-14 ⏳
阶段3 词形还原 contain +5-6 ⏳
阶段4 被动语态识别 involved_in +10-12 ⏳
阶段5 证据句子提取 质量提升 ⏳

目标指标

  • 覆盖率: 从 20.6% 提升到 >=35%
  • 关系数: 从 66 提升到 >=100
  • 实体数: 从 174 提升到 >=250

关键目录

目录 内容
src/rag/extractors/v13/ V13提取器实现
src/rag/extractors/v13/phase3_entity_recognition.py 实体识别
src/rag/extractors/v13/phase4_relation_extraction.py 关系提取 (74个PC模式)
mineru_pecan/ MinerU提取输出
generated_pc_patterns.json PC模式库
mineru_pecan_v13_*.json 提取结果

工作原则

  • 覆盖率优先: 追踪实体数、关系数、PC覆盖率
  • 模式匹配: 74个PC关系模式 + 词形还原 + 被动语态
  • 证据溯源: 每个关系需有 evidence_sentence 和 section
  • PlantConnectome兼容: 输出 JSON 符合 PC 标准格式

常用命令

# 激活环境
conda activate gfpy312

# 运行提取测试
python test_v13_1_simple.py

# 查看提取结果
cat mineru_pecan_v13_PERFECT_FINAL.json | jq '.relations | length'

# 启动 RAG API
python start_rag_api.py

提取结果文件

文件 说明
mineru_pecan_v13_stage1.json 阶段1结果
mineru_pecan_v13_final.json 最终结果
mineru_pecan_v13_entity_linking.json 实体链接结果
mineru_pecan_v13_COMPLETE_FINAL.json 完整最终结果

论文信息

当前主要处理:

  • PMID: 34966577 (Pecan SPL 基因家族)
  • 标题: Genome-wide identification and expression analysis of SPL gene family in Pecan

上次会话状态 (2026-04-16)

完成工作:

  • 论文框架设计:PAPER_FRAMEWORK.md(SCI论文结构)
  • 实验对比方案:EXPERIMENT_DESIGN.md(V13 vs GPT-4o/Claude/BioGPT)
  • 测试查询集:TEST_QUERY_EXAMPLES.md(50个查询,L1-L5难度)
  • 人工标注规范:ANNOTATION_GUIDELINE.md(实体/关系标注 + Cohen's Kappa)
  • 统计检验方法:STATISTICAL_TEST_METHODS.md(Wilcoxon/t检验 + 效应量)

实验设计要点:

  • 知识提取对比:PlantAnalysisAgent vs GPT-4o/Claude/BioGPT/LangChain
  • 检索对比:Agent编排 vs Naive BM25 Hybrid RAG
  • 预期优势:P+20%, R+25%, F1+21%, 幻觉率<5%
  • 统计检验:Wilcoxon符号秩 + Bonferroni校正
  • 期刊推荐:Bioinformatics (IF 5.8)

下一步: 补充实验数据(人工标注Ground Truth)+ 多论文测试