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new2 知识图谱重构设计总览

本目录记录 new2 的知识图谱搭建层改造方案。目标不是重新做一个只服务贵阳 POI 的应用，而是把当前城市知识图谱跑通为一个可迁移的 KG 内核。

核心目标

1. 数据抽取阶段统一产出 Entity / Event / Concept / Relation。
2. 高德 POI 作为高可信 Place Anchor，不是唯一知识结构。
3. 非结构化来源进入 Evidence 层，再抽取候选知识，不直接写死到图谱。
4. Schema 支持自动发现、候选提案、人工确认、版本化发布。
5. 空间能力前置设计：H3 组织空间、PostGIS 做半径过滤、路径规划做真实可达距离。
6. 当前业务先聚焦城市知识图谱，后续迁移业务时主要替换 domain schema、提示词和数据源适配器。

参考依据

• AutoSchemaKG / ATLAS：从文本抽取实体、事件、关系，再做概念化和 schema induction。
  • Paper: https://arxiv.org/abs/2505.23628
  • Code: https://github.com/HKUST-KnowComp/AutoSchemaKG
• OpenSPG：强调 schema、实体链接、概念标准化、实体归一化和多源知识构建。
  • Code: https://github.com/OpenSPG/openspg
• PostGIS：负责空间半径过滤、空间索引和几何/地理距离计算。
  • ST_DWithin: https://postgis.net/docs/ST_DWithin.html
• H3：负责分层网格索引、邻近召回和空间聚合。
  • Docs: https://h3geo.org/docs/

new2 的分层

Source
  -> Evidence
  -> Candidate Entity / Event / Concept / Relation / Statement
  -> Alignment & Fusion
  -> Schema Proposal
  -> Review & Publish
  -> Graph Store + Spatial Store

与旧项目的区别

旧项目主要是：

高德 POI -> Place
小红书/抖音 -> ExperienceTag
百科/网页 -> Event

new2 要改成：

多源数据 -> Evidence -> 统一抽取 Entity/Event/Concept/Relation
         -> 候选知识层 -> 审核发布 -> 正式图谱

这意味着旧的 ExperienceTag 后续应升级为 Concept，旧的 HAS_TAG 后续应升级为 HAS_CONCEPT 或保留为兼容关系。

当前已落地文件

• app/schemas/kg_extraction_v1.schema.json：统一抽取输出 Schema。
• scripts/sql/001_kg_core_spatial_schema.sql：通用 KG + 空间能力数据层迁移草案。
• docs/kg-redesign/autoschema_kg_adaptation.md：AutoSchemaKG 思路如何落到本项目。
• docs/kg-redesign/spatial_kg_design.md：空间感知 KG 设计。
• docs/reports/spatial_kg_recommendation_evidence.*：汇报图和 HTML。
• docs/reports/spatial_retrieval_benchmark_result.md：旧项目 POI 可行性测试结果。