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想要将杂乱的数据变成清晰的知识网络吗？SmartKG让这一切变得简单！这款由微软开发的开源工具能够将Excel表格中的数据一键转换为可视化知识图谱，并提供智能对话功能，让你轻松管理和探索知识关系。

【免费下载链接】SmartKGThis project accepts excel files as input which contains the description of a Knowledge Graph (Vertexes and Edges) and convert it into an in-memory Graph Store. This project implements APIs to search/filter/get nodes and relations from the in-memory Knowledge Graph. This project also provides a dialog management framework and enable a chatbot based on its knowledge graph.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/smar/SmartKG

📊 什么是SmartKG知识图谱工具？

SmartKG是一款轻量级知识图谱构建框架，它能够根据用户输入的实体和关系数据自动生成知识图谱，并提供图谱可视化及基于图谱的智能对话机器人。无论你是企业管理者、教育工作者还是研究人员，都可以用它来构建专业的知识库。

核心功能亮点：

• Excel驱动：只需填写标准模板，无需编写代码
• 智能可视化：自动生成交互式知识网络图
• 自然语言问答：直接提问就能获得精准答案

🚀 3步构建你的第一个知识图谱

准备数据模板

首先获取官方Excel模板文件（Resources/Excel/template/SmartKG_KGDesc_Template.xlsx），模板包含两个关键工作表：

实体表（Vertexes）：记录知识图谱中的各个节点

• 实体ID：每个实体的唯一标识
• 实体名称：显示在图谱中的标签
• 实体类型：用于分类和颜色区分
• 属性信息：实体相关的详细描述

关系表（Edges）：定义实体之间的关联

• 起始实体：关系的来源节点
• 目标实体：关系的目标节点
• 关系类型：如"属于"、"包含"、"影响"等

上传数据文件

通过SmartKG的上传界面（upload.html）选择填写好的Excel文件，系统会自动进行数据校验和转换。整个过程通常只需几秒钟，就能完成从表格数据到知识图谱的转换。

探索知识图谱

导入完成后，你可以：

• 拖拽节点调整布局
• 点击查看实体详细信息
• 搜索框快速定位特定实体
• 筛选不同类型的关系网络

💡 SmartKG的多样化应用场景

教育领域知识管理

项目中提供了丰富的示例数据集，包括中学物理知识图谱（Resources/Data/Archieved_DataStore/Physics/），涵盖力学、声学等多个主题，帮助教师构建结构化的教学知识体系。

科研数据分析

公共卫生领域知识图谱（Resources/Data/Archieved_DataStore/PublicHealth/）展示了如何将复杂的科研数据转化为清晰的关联网络。

企业知识库建设

通过自定义实体类型和关系定义，企业可以构建专属的业务知识图谱，实现知识的有效管理和传承。

🛠️ 快速部署指南

Docker一键部署（推荐）

最简单的启动方式就是使用Docker容器化部署：

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/smar/SmartKG cd SmartKG/dockers/smartkg_services docker-compose up -d

本地环境部署

如果选择本地部署，需要准备以下环境：

• .NET Core 2.1运行时环境
• Node.js（推荐14.15.4版本）
• Python 3.8+（用于LLM对话功能）

服务访问

部署完成后，通过以下地址访问系统：

• 主界面：http://localhost:8080
• 上传页面：http://localhost:8080/upload
• API文档：http://localhost:5000/swagger/index.html

🔧 高级功能配置

自定义实体类型

通过修改配置文件（SmartKGLocalBase/config/PreDefinedVertexColor.tsv），可以为不同类型的实体分配独特的颜色，让图谱可视化更加直观。

智能问答集成

SmartKG支持集成大型语言模型，实现自然语言问答。相关配置位于PySmartKG/data/dialog_prompt.txt，系统会根据知识图谱内容生成智能回复。

多存储方案支持

系统提供文件存储和MongoDB存储两种方案，满足不同规模应用的需求。配置文件路径为dockers/smartkg_services/smartkg/local_config/，用户可以根据实际需求选择合适的存储方式。

📁 项目架构解析

数据处理层

核心代码位于src/SmartKG.Common/Parser/ExcelParser.cs，负责解析Excel表格数据并生成标准化的图谱结构。

可视化展示层

前端界面基于Vue.js开发，源码位于SmartKGUI/src/views/，实现了高性能的节点渲染和交互操作。

问答引擎层

PySmartKG/llm_dialog.py集成了自然语言理解和图谱查询能力，为用户提供智能交互体验。

🎯 使用技巧与最佳实践

数据准备建议

• 保持实体ID的唯一性和一致性
• 关系定义要清晰明确
• 合理分类实体类型便于可视化区分

性能优化提示

• 大规模图谱建议使用MongoDB存储
• 合理设置实体属性避免信息过载
• 利用筛选功能聚焦特定关系网络

SmartKG为知识管理提供了革命性的解决方案，让复杂的知识关系变得直观易懂。无论你是想构建企业知识库、整理研究数据，还是创建教学资源，这个工具都能帮你事半功倍。立即开始你的知识图谱构建之旅吧！

【免费下载链接】SmartKGThis project accepts excel files as input which contains the description of a Knowledge Graph (Vertexes and Edges) and convert it into an in-memory Graph Store. This project implements APIs to search/filter/get nodes and relations from the in-memory Knowledge Graph. This project also provides a dialog management framework and enable a chatbot based on its knowledge graph.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/smar/SmartKG