🧭 深度挖掘全流程
P1 叙事 → P6 图谱问答 的六阶段可复用管线(工具与数据均在本 wiki 的 tools/ 下)
🗂️ 数据资产(机器可读 · 可复用)
P1-P6 产出的结构化数据,位于 wiki/tools/output/,可直接用于图分析 / 问答 / 二次挖掘
| 文件 | 大小 | 说明 |
|---|---|---|
ai_funding.json | 48KB | 173 个项目融资全景(L0 底座: 金额/轮次/领投/赛道) |
ai_monthly_data.json | 524KB | 19 个月叙事矩阵(分类×月份命中量, P1 时间序列) |
kg.db | 2.1MB | 知识图谱库(10,399 实体 / 2,965 关系, P4 产出) |
kg_graph.json | 690KB | 图谱导出(节点+边, 供外部图分析复用) |
kg_entities.json | 991KB | 实体全集(项目/模型/公司/人物/组织/叙事/赛道) |
kg_relations.json | 776KB | 关系全集(11 类关系, 含 evidence) |
kg_insight.json | 17KB | P5 洞察导出(PageRank 头部/社区/资本×赛道/术语生命周期) |
ai_trend_matrix.json | 34KB | 月×术语热度矩阵(P1 趋势雷达) |
Sources
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SourcesLLM 打造全自动个人知识库 来源类型: 行业文章摘要 日期: 2026 核心金句 ) 4 5 原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/vkTDuM1wkR9J3svhMpFKag 6 7 --- 8 9 在信息爆炸的时代,我们每天都会接触大量文献、文章、数据和图片,知识收藏…
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