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2.2 KiB
TOML
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TOML
[lpmm]
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version = "0.1.0"
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# LLM API 服务提供商，可配置多个
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[[llm_providers]]
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name = "localhost"
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base_url = "http://127.0.0.1:8888/v1/"
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api_key = "lm_studio"
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[[llm_providers]]
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name = "siliconflow"
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base_url = "https://api.siliconflow.cn/v1/"
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api_key = ""
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[entity_extract.llm]
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# 设置用于实体提取的LLM模型
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provider = "siliconflow" # 服务提供商
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model = "deepseek-ai/DeepSeek-V3" # 模型名称
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[rdf_build.llm]
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# 设置用于RDF构建的LLM模型
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provider = "siliconflow" # 服务提供商
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model = "deepseek-ai/DeepSeek-V3" # 模型名称
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[embedding]
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# 设置用于文本嵌入的Embedding模型
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provider = "siliconflow" # 服务提供商
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model = "Pro/BAAI/bge-m3" # 模型名称
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dimension = 1024 # 嵌入维度
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[rag.params]
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# RAG参数配置
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synonym_search_top_k = 10 # 同义词搜索TopK
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synonym_threshold = 0.8 # 同义词阈值（相似度高于此阈值的词语会被认为是同义词）
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[qa.llm]
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# 设置用于QA的LLM模型
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provider = "siliconflow" # 服务提供商
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model = "deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B" # 模型名称
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[info_extraction]
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workers = 3 # 实体提取同时执行线程数，非Pro模型不要设置超过5
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[qa.params]
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# QA参数配置
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relation_search_top_k = 10 # 关系搜索TopK
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relation_threshold = 0.5 # 关系阈值（相似度高于此阈值的关系会被认为是相关的关系）
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paragraph_search_top_k = 1000 # 段落搜索TopK（不能过小，可能影响搜索结果）
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paragraph_node_weight = 0.05 # 段落节点权重（在图搜索&PPR计算中的权重，当搜索仅使用DPR时，此参数不起作用）
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ent_filter_top_k = 10 # 实体过滤TopK
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ppr_damping = 0.8 # PPR阻尼系数
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res_top_k = 3 # 最终提供的文段TopK
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[persistence]
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# 持久化配置（存储中间数据，防止重复计算）
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data_root_path = "data" # 数据根目录
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imported_data_path = "data/imported_lpmm_data" # 转换为json的raw文件数据路径
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openie_data_path = "data/openie" # OpenIE数据路径
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embedding_data_dir = "data/embedding" # 嵌入数据目录
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rag_data_dir = "data/rag" # RAG数据目录
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