第四十五章 知识认知网络源码实现WSaiOS Cognitive Knowledge Network
第四十五章
WSaiOS Cognitive Knowledge Network知识认知网络源码实现
45.3 Knowledge Retrieval Engine知识检索引擎源码实现
在45.2节中，我们完成：
- Knowledge Graph架构；
- Entity模型；
- Relation模型；
- Knowledge Triple模型；
- Graph Storage基础结构。
此时WSaiOS已经具备：
Entity
+
Relation
+
Knowledge
↓
Knowledge Graph
但是，知识网络真正产生价值，需要解决：
当系统面对新任务时，如何快速找到相关知识？
因此设计：
Knowledge Retrieval Engine
知识检索引擎
45.3.1 Knowledge Retrieval Engine定位
Knowledge Retrieval Engine负责：
从Knowledge Network中：
- 查询；
- 匹配；
- 筛选；
- 返回；
与当前任务相关的知识。
系统位置：
Decision Engine
│
▼
Knowledge Retrieval Engine
│
▼
Cognitive Knowledge Network
│
┌───────────┼───────────┐
▼ ▼ ▼
Entity Relation Knowledge
45.3.2 Retrieval Engine核心职责
主要包括：
（1）Entity Matching
实体匹配。
例如：
输入：
electric toothbrush
找到：
Entity:
Electric Toothbrush
（2）Relation Traversal
关系遍历。
例如：
查询：
Electric Toothbrush
得到：
has_feature
↓
Pressure Sensor
（3）Context Retrieval
上下文检索。
例如：
任务：
Create product recommendation
返回：
Product
Feature
Market
Customer
（4）Knowledge Ranking
知识排序。
根据：
- Confidence；
- Relevance；
- Usage Frequency。
45.3.3 Retrieval模块结构
新增：
retrieval/
├── engine.py
├── matcher.py
├── ranking.py
├── query.py
├── context.py
└── cache.py
45.3.4 Knowledge Query模型
文件：
query.py源码：
from dataclasses import dataclass
@dataclass
class KnowledgeQuery:
keyword:str
entity_type:str=None
relation:str=None
context:dict=None
limit:int=10
Query示例：
query = KnowledgeQuery(
keyword="electric toothbrush"
)
45.3.5 Entity Matcher实体匹配
文件：
matcher.py源码：
class EntityMatcher:
def match(
self,
entities,
keyword
):
result=[]
keyword=keyword.lower()
for entity in entities:
if keyword in entity.name.lower():
result.append(entity)
return result
示例：
输入：
toothbrush
匹配：
Electric Toothbrush
Sonic Toothbrush
Kids Toothbrush
45.3.6 Relation Traversal关系遍历
文件：
context.py源码：
class RelationTraversal:
def find_related(
self,
graph,
entity_id
):
result=[]
for relation in graph.relations:
if relation.source==entity_id:
result.append(
relation
)
return result
例如：
节点：
Electric Toothbrush
查询：
返回：
has_motor
has_mode
has_certificate
45.3.7 Knowledge Ranking排序算法
WSaiOS采用：
Cognitive Knowledge Score
公式：
Knowledge Score
=
Confidence
×
Relevance
×
Usage Frequency
代码：
class KnowledgeRanker:
def score(
self,
knowledge
):
return (
knowledge.confidence
*
knowledge.relevance
)
def rank(
self,
items
):
return sorted(
items,
key=self.score,
reverse=True
)
45.3.8 Retrieval Engine核心控制器
文件：
engine.py源码：
class KnowledgeRetrievalEngine:
def __init__(
self,
graph
):
self.graph=graph
self.matcher=EntityMatcher()
self.ranker=KnowledgeRanker()
def retrieve(
self,
query
):
entities=(
self.matcher.match(
self.graph.entities.values(),
query.keyword
)
)
knowledge=[]
for entity in entities:
relations=(
self.graph.relations
)
knowledge.extend(
relations
)
return self.ranker.rank(
knowledge
)
45.3.9 Context Retrieval上下文构建
知识检索不是只返回单条知识。
WSaiOS构建：
Cognitive Context
结构：
Task
│
▼
Relevant Entity
│
▼
Related Knowledge
│
▼
Context Package
Context对象：
class KnowledgeContext:
def __init__(self):
self.entities=[]
self.knowledge=[]
self.relations=[]
45.3.10 Retrieval Cache缓存
对于频繁查询：
增加缓存。
文件：
cache.py源码：
class RetrievalCache:
def __init__(self):
self.cache={}
def get(
self,
key
):
return self.cache.get(
key
)
def set(
self,
key,
value
):
self.cache[key]=value
45.3.11 Retrieval完整流程
任务：
Generate toothbrush market analysis
Query：
{
"keyword":
"toothbrush",
"context":
{
"task":
"market analysis"
}
}
处理：
Query
↓
Entity Match
↓
Relation Search
↓
Knowledge Ranking
↓
Context Build
↓
Return Knowledge
返回：
{
"entities":
[
"Electric Toothbrush"
],
"knowledge":
[
"Market Demand",
"Consumer Preference",
"Product Feature"
]
}
45.3.12 与Learning Engine连接
Learning产生：
Knowledge
进入：
Learning Engine
│
▼
Knowledge Network
│
▼
Retrieval Engine
│
▼
Decision Engine
45.3.13 工程特点
1. 非向量依赖
WSaiOS基础版本：
不依赖Embedding。
采用：
- Entity；
- Relation；
- Rule。
2. 可解释检索
每次返回：
都有路径：
Entity
↓
Relation
↓
Knowledge
3. 支持本地运行
存储：
- SQLite；
- Graph File；
- Local Database。
45.3 本节总结
完成：
Knowledge Retrieval Engine知识检索引擎源码实现
实现：
✅ Knowledge Query模型
✅ Entity Matching
✅ Relation Traversal
✅ Knowledge Ranking
✅ Context Retrieval
✅ Retrieval Cache
✅ Knowledge Retrieval Engine
当前第四十五章进度：
45.1 Knowledge Network架构 ✅
45.2 Knowledge Graph模型 ✅
45.3 Knowledge Retrieval Engine ✅
下一节：
45.4 Semantic Relation Engine语义关系引擎源码实现
重点：
- Relation Discovery
- Semantic Mapping
- Entity Association
- Causal Relation
- Knowledge Graph Expansion
- Automatic Knowledge Connection
进入：
知识连接 → 语义理解 → 认知网络扩展
阶段。