记录类型 vs 图谱类型：Hyper-Extract 知识结构设计选型指南（LLM 知识抽取新手版）
【免费下载链接】Hyper-ExtractHypergraph is more powerful. Transform unstructured text into structured knowledge with LLMs. Graphs, hypergraphs, and spatio-temporal extractions — with one command.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/hy/Hyper-Extract
Hyper-Extract 是一款基于 LLM 的知识抽取工具，用一条命令把非结构化文本变成结构化知识：既能输出记录（表格/清单），也能构建知识图谱、超图和时空图谱。选对"知识结构设计"，是抽取效果的第一步。本文用大白话讲清 8 种类型怎么选。
📋 8 种类型，先分两大阵营
Hyper-Extract 把所有知识结构分为记录类型（存数据，无实体关系）和图谱类型（实体之间有关系）两大类：
| 阵营 | 包含类型 | 一句话理解 |
|---|---|---|
| 记录类型 | AutoModel / AutoList / AutoSet | 像表单、清单、标签袋 |
| 图谱类型 | AutoGraph / AutoHypergraph / 时序 / 空间 / 时空图谱 | 像社交网络、带箭头的时间线 |
官方概念详解见 concepts/autotypes.md。
🗂 记录类型：存"内容"，不存"关系"
适合输出独立的数据项——每一项本身不指向其他项：
- AutoModel（单表单）：一份带固定字段的报告，如公司财报（营收、利润、增长）。模板：
finance/earnings_summary、general/model - AutoList（有序清单）：顺序重要的列表，如合同义务、分步流程。模板：
legal/contract_obligation、medicine/symptom_list - AutoSet（去重集合）：自动去重的唯一项，如风险因素、关键词标签。模板：
finance/risk_factor_set、legal/defined_term_set
判断口诀："我要的是一份摘要/清单，不是谁和谁有关系" → 选记录类型。
🕸 图谱类型：把"关系"画出来
图谱类型的核心是节点 + 边：
- AutoGraph（二元关系）：A → B 两个实体相连，如人际关系、概念层级。模板：
general/concept_graph、finance/ownership_graph - AutoHypergraph（多元关系）：一条"超边"连接 3 个以上实体，如买方/卖方/中介的三方交易
- AutoTemporalGraph（+时间）：每条关系带时间戳，如人物生平、案件时间线。模板：
general/biography_graph、legal/case_fact_timeline - AutoSpatialGraph（+位置）：实体带地理坐标，如旅行路线
- AutoSpatioTemporalGraph（+时间+位置）：谁、什么、何时、何地，全都要
🎨 图谱长什么样？看效果说话
用general/biography_graph模板解析一篇人物传记，再用he show打开交互式图谱——中心是人物，向外辐射出作品、亲属、地点、时间等关系网络，并可在左侧面板查看每个节点的详情：
🔀 6 步决策树，30 秒定类型
你想提取什么？ ├─ 单个结构化对象（表单/摘要） → AutoModel ├─ 一组项目 │ ├─ 顺序重要？ → AutoList │ └─ 只需唯一项（去重）？ → AutoSet └─ 实体之间的关系 ├─ 一条关系连 3 个以上实体？ → AutoHypergraph ├─ 需要时间信息？ │ ├─ 还要位置？ → AutoSpatioTemporalGraph │ └─ 不需要 → AutoTemporalGraph ├─ 需要位置信息？ → AutoSpatialGraph └─ 都不要 → AutoGraph完整决策逻辑见 choosing/by-output.md。
🧭 场景对照表：任务 → 类型 → 模板
| 你的任务 | 推荐类型 | 推荐模板 |
|---|---|---|
| 财报摘要（收入/利润） | 记录 · Model | finance/earnings_summary |
| 合同义务清单 | 记录 · List | legal/contract_obligation |
| 风险因素 / 关键词 | 记录 · Set | finance/risk_factor_set |
| 人物生平 + 时间线 | 图谱 · Temporal | general/biography_graph |
| 公司股权穿透 | 图谱 · Graph | finance/ownership_graph |
| 论文概念网络 | 图谱 · Graph | general/concept_graph |
| 病例/事件时间线 | 图谱 · Temporal | medicine/hospital_timeline |
所有 80+ 模板的完整清单见 templates/reference/overview.md，YAML 写法规范见 DESIGN_GUIDE_zh.md。
💡 新手 3 条经验法则
- 拿不准就用最简的：先试
general/model或general/list，信息不够再升级到图谱 - 关系是"2 个实体之间"就用 Graph，3 个以上才考虑超图（高级特性）
- 文档里有日期 → 考虑时序图谱，这是新手最容易漏掉的维度
选完类型后，一条命令即可开始抽取：
he parse 文档.md -t general/biography_graph -l zh -o ./output/ he show ./output/CLI 各命令（parse / search / show / export）的完整用法，可参考 docs/zh/cli/index.md。
一句话总结：记录类型回答"内容是什么"，图谱类型回答"它们如何相连"。先问自己这个核心问题，类型自然就有了。
【免费下载链接】Hyper-ExtractHypergraph is more powerful. Transform unstructured text into structured knowledge with LLMs. Graphs, hypergraphs, and spatio-temporal extractions — with one command.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/hy/Hyper-Extract
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
