version: "1.0.0" name: data_ingestion_text description: 从用户直接粘贴的自然语言或其他已支持文档中抽取关系；SQL/CSV/TXT 上传文件必须转至 graph_construction 数据集流程。 metadata: version: 3.0.0 domain: data_ingestion risk_level: medium igraph: requires_tools: [load_graph_from_upload, load_graph_from_text] any_tools: [load_graph_from_triples, get_graph_info, job_status, job_result, search_node] requires_graph_state: none activates_on_intents: [data_ingestion, graph_rag, knowledge_extraction]

文本数据导入

SQL、CSV、TXT 上传文件属于数据集构图流程，优先读取 graph_construction Skill。上传的普通 TXT 需要识别实体和关系时，使用其中显式的 txt_mode=entities；不要复制文件内容到内联文本工具。 ready 数据集可直接复用保存图；构图算法尚未接入时必须明确告知，不调用下述旧上传处理流程， 也不得复制源文件内容到内联文本/三元组工具绕过该限制。

适用场景

关键原则：SQL/CSV/TXT 使用数据集构图；普通 TXT 的 `entities` 会把全文分块发送给构图 LLM，必须告知用户且结果需人工复核。其他已支持上传文件才使用 `load_graph_from_upload`，不要把文件内容复制到 `text`。

Step 1 — 上传文件路径

确认不是 SQL/CSV/TXT 数据源后，调用 load_graph_from_upload(filename=...)。

工具内部会先经过 LLM 预检（FileFormatPreCheckSubAgent），自动识别：

• binary / JSON（.npz / .pt / .json）→ 结构化直接加载，同步返回
• edge_list（每行 src dst [weight]）→ 直接解析，同步返回
• triple（每行 source relation target）→ 直接解析，同步返回
• freetext（散文、文章、文档）→ LLM 预检同时推断 extraction_goal，提交异步 text2graph 作业，返回 job_id

LLM 预检不可用时自动降级为启发式格式检测（无 extraction_goal 推断）。

若用户还未上传文件，提示上传后再继续。

Step 2 — 处理返回值

同步格式（binary / edge_list / triple）

直接获得成功结果，调用 get_graph_info 查看规模与结构摘要，向用户汇报。

异步格式（freetext）

返回示例：

{ "async": true, "job_id": "xxx", "status": "queued", "format_detected": "freetext" }

需轮询直到完成：

job_status(job_id="xxx")   → 查看进度（status: queued / running / done / failed）
job_result(job_id="xxx")   → 作业完成后取完整结果

轮询间隔建议 2–3 秒，超时约 5 分钟（大文件）。完成后同样调用 get_graph_info。

Step 3 — 内联文本路径

仅当用户直接粘贴文本时使用 load_graph_from_text：

load_graph_from_text(
    text="<用户粘贴的文本>",
    extraction_goal="只抽取公司和人物的投资、任职关系",
    directed=true,
    append=false
)

extraction_goal 是最重要的质量控制参数，不填时按通用模式抽取，噪声较高。

若用户未给出明确目标，先询问关注的实体类型和关系类型，再调用工具。

Step 4 — 合并模式

append（默认 false）

• 首次建图 → 使用默认 false，覆盖当前会话图
• 追加新文档到已有图 → append=true，新图与现有图合并去重，不删除已有节点
• 属性图追加限制：当前图为构图属性图时，追加返回 UNSUPPORTED_PROPERTY_GRAPH_APPEND，原图保持不变。向用户解释该限制；覆盖或清空图需要用户明确要求，禁止自动切换为 append=false 重试。

Step 5 — 解读结果与质量判断

工具返回字段含义：

质量阈值参考

• deduped / raw < 0.3：噪声很高，建议收窄 extraction_goal 后重试
• skipped / raw > 0.5：格式匹配失败率高，可能是文本语言混杂或结构特殊
• num_nodes < 3：抽取失败或文本信息量太少，询问用户是否补充文本

Step 6 — 失败处理

抽取结果为空（num_edges = 0）

1. 检查文本是否包含可抽取的关系（纯描述性文字无关系）
2. 尝试提供更具体的 extraction_goal（仅内联文本路径有效；上传路径由预检自动推断）
3. 若文件是表格或代码，切换到 load_graph_from_triples 或其他 skill

样本三元组语义明显错误

1. 向用户展示错误样本，说明问题
2. 建议细化 extraction_goal
3. 重新调用，使用 append=false 覆盖

异步作业失败（status: failed）

• 调用 job_result 查看错误详情
• 文本过长：建议用户拆分后分批上传，每批使用 append=true
• LLM 错误：告知用户稍后重试

格式误判

• 若 format_detected 与实际不符（如边列表被误识别为 freetext）
• 说明文件内容，建议转换为标准边列表格式后重新上传

想修正部分三元组

引导用户使用 load_graph_from_triples 手动补充或覆盖特定关系。

Step 7 — 验证与汇报

调用成功后必须执行：

1. 告知 format_detected，说明文件被识别为何种格式
2. 汇报 chunks_processed、raw_triple_count、deduped_triple_count、num_nodes、num_edges
3. 展示 2–3 条 sample_triples，让用户确认语义正确
4. 如有 warnings，逐条说明原因
5. 若 append=true，说明合并后总规模变化

汇报模板（中文）：

文件识别为 {format}，已处理 {chunks} 个文本块，原始抽取 {raw} 条三元组，去重后保留 {dedup} 条，建图完成：{nodes} 个节点，{edges} 条边。

样本关系：{source} —[{relation}]→ {target}…

{如有警告，说明}