智能关系抽取助手系统演示
本 Demo 展示了一款多功能的智能关系抽取系统。它不仅支持基于 Schema 的 文档级 与 跨文档 关系抽取，还能根据需求灵活输出表格、JSON 代码或自然语言描述。无论是处理长篇历史文献还是实时新闻，模型都能精准识别实体间的复杂关系，助力知识图谱的高效构建。
视频详情
本视频完整演示了智能抽取模型在三种不同场景下的应用能力，突显了其在知识工程中的灵活性与准确性：
- 跨文档关系抽取 (Cross-Document RE)：
- 场景： 面对来源分散、篇幅较长的多文档文本（如历史百科与地理志）。
- 能力： 模型能够跨越段落界限，综合上下文信息，精准提取出“被…创立”、“竞争阶级”等深层关系。
- 呈现： 默认以清晰的结构化表格展示，便于人工校验。
- 文档级关系抽取 (Document-Level RE)：
- 场景： 处理单一长文本中的密集信息。
- 能力： 在给定 Schema（如“包含部分”、“位于…”）下，模型展现了强大的逻辑推理能力。
- 呈现： 支持开发者友好的 JSON 格式输出，可直接对接下游数据库或图谱构建流程。
- 开放式关系抽取 (Open RE)：
- 场景： 处理娱乐新闻或社交媒体等非正式文本。
- 能力： 即使面对口语化的输入，模型也能理解语义并完成抽取。
- 呈现： 支持 自然语言 (Natural Language) 输出，将抽取结果转化为通顺的文字描述，增强了可解释性。
技术背景
- 信息抽取
在大语言模型时代，信息抽取（Information Extraction, IE）依然是连接非结构化数据（文本）与结构化知识（知识图谱）的关键桥梁。视频中展示的 Schema（图谱模式）定义过程，实际上就是一种轻量级的本体（Ontology）对齐。通过预先定义关系类型（如 founded by, part of），我们将原本混乱的文本“降噪”并映射到了具体的知识网络中，这是构建高质量垂直领域知识图谱的第一步
- 跨文档推理的挑战与突破
视频演示的重点之一是跨文档抽取。在现实世界中，关于同一个实体（如“Apple”）的信息往往分散在不同的报告或新闻中。传统的抽取模型往往受限于单句或单文档长度，难以处理这种碎片化信息。本系统展示了模型在处理 Long Context（长上下文）时的记忆与推理能力，这对于解决知识图谱构建中的实体消歧和信息融合问题至关重要。
- 生成式抽取的灵活性
不同于传统的序列标注方法，本 Demo 展示了**生成式抽取（Generative IE）**的优势。模型不仅是在“寻找”答案，更是在“生成”符合用户指定格式（Table/JSON/Text）的答案。这种 Capability 使得该系统不仅可以服务于后端工程师（提供 JSON），也能直接服务于业务分析师（提供表格）或最终用户（提供自然语言摘要），极大地扩展了落地场景。
