在信息爆炸的时代，如何从海量数据中精准提取有用信息，成为了每个人都面临的问题。Datacapsule，一个基于知识图谱的多路召回解决方案，或许能给我们带来新的启发。
什么是Datacapsule？
Datacapsule是一个基于知识图谱的多路召回解决方案，旨在通过多路召回技术，实现精准的知识检索。它涵盖了检索系统、实体关系抽取、实体属性抽取、实体链接、结构化数据库构建以及问答系统等多个功能模块，为信息检索和应用提供了强大的支持。
简单来说，Datacapsule就像是一个智能的向导，它能够帮助我们在复杂的信息迷宫中迅速找到想要的答案。
Datacapsule的核心优势
相较于传统的知识图谱构建和检索方法，Datacapsule的优势主要体现在以下几个方面：
- 高效构建图谱：通过优化的算法和模型，Datacapsule能够快速构建知识图谱，大大提高了构建效率。
- 精准检索：基于多路召回技术，Datacapsule可以根据用户的问题类型，灵活选择检索策略，从而实现更精准的信息检索。
- 多轮对话支持：Datacapsule支持多轮对话的上下文理解，能够更好地把握用户的需求，提供更连贯、更准确的回答。
Datacapsule的主要功能介绍
接下来，我们来详细了解一下Datacapsule的主要功能。
知识图谱与结构化数据库构建
Datacapsule利用dspy作为意图识别方法，处理实体抽取，构建图谱信息。然后，它将构建的图谱信息抽取为结构化信息，存储进数据库中。这一过程主要依赖于entity_extraction.py和entity_extraction_db.py模块。
举个例子，如果你有一篇关于海洋生物的文章，Datacapsule可以从中提取出各种海洋生物的实体，如“鲸鱼”、“鲨鱼”，以及它们之间的关系，如“鲸鱼属于哺乳动物”，并构建出相应的知识图谱。
知识图谱存储与管理
Datacapsule基于 NetworkX 实现知识图谱的存储和管理，支持实体关系的动态构建和查询。这意味着，你可以在构建知识图谱的过程中，随时添加新的实体和关系，或者查询已有的信息。
向量数据库检索
Datacapsule还集成了基于 NanoVector 实现的轻量级向量数据库，支持高效的语义相似度检索。这就好比给知识图谱配备了一个强大的搜索引擎，你可以通过输入关键词或短语，快速找到与之相关的实体和信息。
基于图谱的多路召回方法
这是Datacapsule的核心功能之一。它结合了基于 Chain of Thought 的推理系统，支持多轮对话的上下文理解，形成了一个完整的推理和查询系统。
当用户发起查询时，系统会首先判断问题中的实体是否在知识图谱中。如果不在，就直接使用向量检索获取答案。如果在，系统会进一步判断问题类型，如实体查询、关系查询、属性查询或统计查询，并采取相应的检索策略。
例如，对于“什么是台湾盲鳗？”这样的实体查询，系统会使用图结构检索来找到答案；而对于“台湾盲鳗和蒲氏黏盲鳗有什么关系？”这样的关系查询，系统同样会使用图结构检索来查找两者之间的关系。
对于“蒲氏黏盲鳗的生活习性是什么？”这样的属性查询，系统还是会使用图结构检索来获取相关信息。而对于“盲鳗科有多少种？”这样的统计查询，系统则会使用结构化检索来获取精确的统计结果。
实时通信与状态同步
Datacapsule利用WebSocket 实现实时消息推送，支持流式输出的对话响应，还能优化器状态的实时反馈。这样一来，用户可以及时收到系统的回应，了解当前的处理进度。
模型优化器
Datacapsule支持基于用户反馈的模型优化，具备版本管理和回滚功能，还能对优化器过程进行可视化。这意味着，随着用户的使用和反馈，系统能够不断学习和改进，提供更准确、更符合用户需求的答案。
数据库管理系统
Datacapsule使用SQLite存储用户交互记录，支持向量数据的批量处理，还具备数据版本控制功能。这有助于更好地管理和利用数据，确保数据的安全性和完整性。
前端交互界面
Datacapsule的前端交互界面基于 React 18 + Vite 构建，提供了实时对话窗口、用户问答对收集、推理过程展示以及优化进度展示等功能。用户可以通过直观的界面与系统进行交互，获取所需的信息。
系统监控与日志
基于 loguru 的分级日志系统，Datacapsule能够进行性能监控和错误追踪，还能统计 API 调用情况。这有助于及时发现问题，并对系统进行优化和改进。
环境配置管理
Datacapsule支持多种 LLM 模型配置，具备灵活的环境变量管理，还能支持多环境部署。这使得系统能够适应不同的使用场景和需求。
技术框架与系统架构
前端技术栈
- 开发语言：JavaScript + TypeScript
- 前端框架：React 18 + Vite
- UI 框架：TailwindCSS
- 开发工具：Vite 构建工具
- 实时通信：WebSocket 客户端
后端技术栈
- 开发语言：Python（推荐版本：3.8+）
- Web 框架：FastAPI
- 数据库：
- 结构化数据：SQLite
- 向量数据库：NanoVector（轻量级向量数据库）
- 图结构信息存储：NetworkX（用于知识图谱存储）
- 知识抽取：
- 实体 & 关系抽取：DSPy + CoT（Chain of Thought）
- AI 模型：
- Embedding 模型：支持多种配置，具体见 .env.example
- 大语言模型：支持 OpenAI/DeepSeek 等，配置见 .env.example
- 开发工具：
- 依赖管理：pip
- 环境管理：python-dotenv
- 日志系统：loguru
系统架构
- 前后端分离架构：使得前后端开发和维护更加独立，提高了开发效率。
- WebSocket 实时通信：确保了用户与系统之间的实时互动，提供了更好的用户体验。
- 向量检索 + 图检索 + text2sql 混合召回：结合多种检索方式，实现了高效、精准的信息检索。
- DSPy 意图理解和推理：利用 DSPy 的强大功能，实现了对用户意图的准确理解和推理。
快速开始：如何搭建和使用Datacapsule
拉取服务
首先，你需要拉取Datacapsule的后端服务：
git clone https://github.com/loukie7/Datacapsule.git
然后，再拉取前端服务，具体可以点击Datacapsule-webui 项目仓库查看。
安装依赖
进入Datacapsule目录，安装所需的依赖包：
cd Datacapsule
pip install -r requirements.txt
如果在安装过程中遇到报错，可能是requirements.txt文件格式问题。你可以尝试复制requirements.txt内容到新文件，检查并删除可能的特殊字符，再使用新创建的依赖文件进行安装。
配置环境变量
在目录下创建.env文件，并按照.env.example模板进行配置。主要配置项包括大语言模型配置、系统环境配置、向量检索配置和Embedding模型配置等。
例如，对于大语言模型配置，你需要配置问答/推理模型和优化模型的相关信息，如模型类型、API密钥、基础地址和具体模型名称等。
运行服务
确保Datacapsule和Datacapsule-webui在一个文件夹内，然后启动后端服务：
cd Datacapsule
python app.py
关于前端服务的启动，可以点击Datacapsule-webui 项目仓库查看详细步骤。
数据处理说明
Datacapsule提供了两种数据处理方式：使用内置示例数据（默认方式）和使用自定义数据。
如果你想要使用自定义数据，可以使用tools/entity_extraction.py进行图数据抽取，使用entity_extraction_db.py进行结构化数据抽取与存储。处理后的数据将自动存储在配置文件指定的位置。
运行步骤
启动成功后，你将看到如下的界面：
在使用过程中，如果你查询的实体不存在于知识图谱中，系统会自动切换至向量检索策略。例如，当配置使用top_k=1参数时，系统仅返回相似度最高的单个结果。
对于实体在图谱中的问题，Datacapsule能够很好地处理各种类型的查询，包括实体查询、关系查询、属性查询和统计查询。
例如：
- 实体查询：如“什么是台湾盲鳗？”系统会返回关于台湾盲鳗的详细信息。
- 关系查询：如“台湾盲鳗和蒲氏黏盲鳗有什么关系？”系统会说明两者之间的关系。
- 属性查询：如“蒲氏黏盲鳗的生活习性是什么？”系统会给出蒲氏黏盲鳗的生活习性。
- 统计查询：如“盲鳗科有多少种？”系统会返回盲鳗科的具体种类数目。
此外，你还可以通过点击首页的链接获取知识图谱信息，并且可以对优化样本进行构建和训练。
DSPy意图理解机制
Datacapsule中的DSPy意图理解机制是其核心功能之一。
零样本理解能力
DSPy框架使用ReAct（Reasoning + Acting）模式，允许大模型在无需预训练的情况下理解用户意图。系统通过dspy_inference.py中的ReActModel类集成了多种工具函数，大模型根据问题语义自动选择最合适的工具。
例如，对于“什么是台湾盲鳗？”这样的实体问题，系统会调用find_nodes_by_node_type工具；而对于“盲鳗科有多少种？”这样的统计问题，系统会调用适当的计数和查询方法。
工具选择机制
在dspy_inference.py中，ReAct模块会自动解析每个工具函数的签名和文档字符串，生成隐式提示，引导模型如何为不同问题选择工具。
例如，find_nodes_by_node_type函数的文档中详细描述了其功能和参数，这有助于模型理解如何使用该工具。
DSPy内部的提示工程自动化，使得系统不依赖于预先定义的硬编码规则，而是依托于函数的清晰命名和文档、大模型的上下文理解能力以及ReAct框架的推理 – 行动循环机制。
DSPy优化原理与效果
优化技术本质
DSPy的优化不是传统的参数微调，而是提示工程自动化。系统通过dspy_evaluation.py中的评估器收集用户反馈数据，优化过程存储在dspy_program目录中的程序文件（.pkl和.json）。
优化流程
在app.py中的优化逻辑会收集用户提问和反馈数据作为优化样本，使用BiologicalRetrievalEvaluation评估推理质量，并应用多次迭代优化，生成更精确的思考链模板。
优化效果
经过优化后，系统在意图理解、工具选择和推理模式等方面都有显著提升，表现出更强的领域特定理解能力。
数据源替换与场景适配性
内置数据源替换
Datacapsule包含两个内置示例数据集（demo18.json和demo130.json），你可以通过简单的命令替换它们：
# 替换小型测试数据集
cp your_small_dataset.json docs/demo18.json
# 替换完整数据集
cp your_full_dataset.json docs/demo130.json
自定义数据引入
如果你想要引入自己的领域数据，需要进行全面调整，包括准备JSON格式数据、实体抽取与图谱构建、建立结构化数据库、调整DSPy组件等。
数据场景适配性
Datacapsule最适合有明确标准答案、结构化程度高以及专业垂直领域的数据场景。对于非量化评估内容、需要推理的场景和多源异构数据等场景，需要设计自定义评估指标才能有效衡量系统表现。
系统局限性与改进方向
当前意图识别模块的局限
尽管Datacapsule在很多方面表现出色，但其意图识别模块仍有一些局限，如流式输出支持有限、优化效果量化挑战以及架构灵活性不足等。
复杂查询处理能力
Datacapsule原则上支持多条件筛选的统计查询，但查询精度高度依赖于结构化数据的字段粒度。
响应效率提升策略
为了提升响应效率，你可以选择本地部署高性能推理框架，或者在正式部署前进行多服务商的性能和成本对比测试。
图谱管理与展示说明
图数据库与可视化优化
Datacapsule目前采用轻量级图数据库实现，具备高效灵活的特点，但未来计划集成专业图数据库，并开发管理员控制台，优化存储结构，提升大规模图谱处理能力。
知识图谱展现优化
Datacapsule目前提供基础HTML展示，未来将引入专业图可视化库，实现自适应布局和缩放功能，并支持节点分组、过滤和高亮等交互特性。
推理过程展示说明
Datacapsule故意保留并展示详细的推理过程，方便开发者和用户深入理解系统决策路径。生产环境可通过配置隐藏详细推理过程，研发环境可保留完整思考链用于开发和优化。
下一步计划：从解决方案到端到端产品
目前，Datacapsule本质上是一套技术解决方案，但在未来，项目团队计划将其发展为一个端到端的产品。
产品化发展路线
核心转变是从代码修改到配置驱动，规划功能包括可视化配置界面、模块化设计、低代码 / 无代码接口以及自动化工作流等。
“数据胶囊”产品愿景
“数据胶囊”旨在降低企业知识构建难度，形成企业闭环的知识壁垒，释放大模型在垂直领域的潜力。适用场景包括企业专有知识管理、专业领域智能问答以及行业知识图谱构建与应用。
结语
Datacapsule凭借其强大的功能和灵活的架构，为知识图谱构建和信息检索提供了一个全新的解决方案。无论是对于企业还是个人，它都有着巨大的潜力和价值。希望在未来的发展中，Datacapsule能够不断完善，为更多的人带来便利和创新。