ontogpt

OntoGPT 项目介绍

项目简介

OntoGPT 是一个基于 Python 的软件包，其主要功能是利用大型语言模型（LLMs）、指令提示和基于本体的基础设施从文本中提取结构化信息。它为研究人员和开发者提供了一套便捷的工具，帮助他们从非结构化文本数据中获取有价值的信息。

快速开始

OntoGPT 可以通过命令行运行，并且提供了一个简单的网页应用界面。想要使用 OntoGPT，需要确保已安装 Python 3.9 或更高版本，可以通过以下步骤快速上手：

1. 安装软件包：

   pip install ontogpt

2. 设置 OpenAI 的 API 密钥：

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

3. 查看所有 OntoGPT 命令列表：

   ontogpt --help

4. 尝试简单的信息提取示例：

   将如下文本保存到文件中：

   echo "One treatment for high blood pressure is carvedilol." > example.txt

   运行提取命令：

   ontogpt extract -i example.txt -t drug

   这样就会从文本中提取药物信息，并将结果显示在命令行上。

网页应用

OntoGPT 提供了一个基础的网页应用界面，方便用户进行操作和查看结果。要使用这个网页应用，首先需要安装相关的依赖项：

pip install ontogpt[web]

然后运行以下命令启动网页应用：

web-ontogpt

注意：不建议在没有身份验证的情况下公开托管该网页应用。

模型 API 支持

OntoGPT 使用 litellm 包与各种大型语言模型（LLM）接口。这意味着支持大部分 API，包括 OpenAI、Azure、Anthropic、Mistral、Replicate 等。用户可以通过命令 ontogpt list-models 查看可以使用的模型，结合 --model 选项进行调用。

开放模型获取

开放的 LLMs 可以通过 ollama 包获取并使用。需要安装该工具包，并可能需要启动其服务，然后才能在 OntoGPT 中使用这些模型。

评估

OntoGPT 的功能已经在测试数据上进行了评估，用户可以参考详细文档了解这些评估及复现方法。

相关项目

• TALISMAN: 一个用于生成基因集合内富集功能摘要的工具，使用 OntoGPT 与 LLMs 一起工作。

教程与演示

多场相关演讲展示了如何使用 OntoGPT 进行生物医学文本转化，并与本体及大型语言模型协作。

• “保持基础：在大型语言模型帮助下组装结构化生物知识” 由 Harry Caufield 在 AgBioData Consortium 网络研讨会系列中演讲
• “使用大型语言模型转化非结构化生物医学文本” 由 Harry Caufield 在 ISMB/ECCB 2023 的 BOSC 轨道中演讲
• “OntoGPT: 本体和大型语言模型协作框架” 由 Chris Mungall 在联合食品本体工作组中进行演讲

引用

OntoGPT 使用的信息提取方法（SPIRES）在文献中有详细介绍。该方法通过零样本学习填充知识库。

致谢

本项目是 Monarch Initiative 的一部分，并感谢 Bosch Research 对本研究项目的支持。