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ontogpt

Ai源码

v1.0.8

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ontogpt

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介绍

ontogpt是一个 Python 包，用于从具有大型语言模型 (LLM)、指令提示和基于本体的基础的文本中提取结构化信息。

有关更多详细信息，请参阅完整文档。

快速入门

ontogpt在命令行上运行，但也有一个最小的 Web 应用程序界面（请参阅下面的Web Application部分）。

确保您安装了 Python 3.9 或更高版本。
使用pip安装：
```
pip install ontogpt
```

设置您的 OpenAI API 密钥：

runoak set-apikey -e openai < your openai api key >

查看所有ontogpt命令的列表：
```
 ontogpt --help
```
尝试一个简单的信息提取示例：
```
 echo " One treatment for high blood pressure is carvedilol. " > example.txt
ontogpt extract -i example.txt -t drug
```
ontogpt将检索必要的本体并将结果输出到命令行。您的输出将在extracted_object标题下提供所有提取的对象。

网页应用程序

有一个简单的 Web 应用程序用于运行ontogpt并查看结果。

首先，通过运行以下命令使用pip安装所需的依赖项：

pip install ontogpt [web]

然后运行以下命令来启动 Web 应用程序：

web- ontogpt

注意：我们不建议在未经身份验证的情况下公开托管此 Web 应用程序。

模型 API

ontogpt使用litellm包 (https://litellm.vercel.app/) 与 LLM 进行交互。

这意味着支持大多数 API，包括 OpenAI、Azure、Anthropic、Mistral、Replicate 等。

要使用的模型名称可以从命令ontogpt list-models中找到 - 使用第一列中的名称和--model选项。

在大多数情况下，这需要为特定服务设置 API 密钥，如下所示：

runoak set-apikey -e anthropic-key < your anthropic api key >

某些端点（例如通过 Azure 的 OpenAI 模型）需要设置其他详细信息。这些可以类似地设置：

runoak set-apikey -e azure-key < your azure api key >
runoak set-apikey -e azure-base < your azure endpoint url >
runoak set-apikey -e azure-version < your azure api version, e.g. " 2023-05-15 " >

这些详细信息也可以设置为环境变量，如下所示：

 export AZURE_API_KEY= " my-azure-api-key "
export AZURE_API_BASE= " https://example-endpoint.openai.azure.com "
export AZURE_API_VERSION= " 2023-05-15 "

开放模型

开放式法学硕士可以通过ollama包 (https://ollama.com/) 检索和运行。

您需要安装ollama （请参阅 GitHub 存储库），并且可能需要使用ollama serve或sudo systemctl start ollama等命令将其作为服务启动。

然后使用ollama pull <modelname>检索模型，例如ollama pull llama3 。

然后，可以通过在其名称前添加ollama/前缀（例如ollama/llama3以及--model选项，在ontogpt中使用该模型。

一些 ollama 模型可能不会在ontogpt list-models中列出，但可以使用ollama list命令查看下载的 LLM 的完整列表。

评价

ontogpt的功能已根据测试数据进行了评估。请参阅完整文档，了解有关这些评估以及如何重现它们的详细信息。

教程和演示

演示文稿：“脚踏实地：在大型语言模型的帮助下组装结构化生物知识” - 由 Harry Caufield 在 AgBioData 联盟网络研讨会系列中发表（2023 年 9 月）
- 幻灯片
- 视频
演示文稿：“利用大型语言模型转换非结构化生物医学文本” - 由 Harry Caufield 在 ISMB/ECCB 2023 上作为 BOSC 轨道的一部分进行演示（2023 年 7 月）
- 幻灯片
- 视频
演示文稿：“ ontogpt ：使用本体和大型语言模型的框架” - Chris Mungall 在联合食品本体工作组上的演讲（2023 年 5 月）
- 幻灯片
- 视频

引文

ontogpt 、SPIRES 中使用的信息提取方法在以下文献中有进一步描述：Caufield JH、Hegde H、Emonet V、Harris NL、Joachimiak MP、Matentzoglu N 等人。结构化提示询问和语义递归提取（SPIRES）：一种使用零样本学习填充知识库的方法。生物信息学，第 40 卷，第 3 期，2024 年 3 月，btae104，https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btae104。