AI学习基础-搭建OpenSPG环境（ai中opentype怎么用）

一、基础环境及版本

最近要做一个关于知识图谱的小项目，垂直领域的短平快工作，经过一个多星期的寻找、比较，初步选择了蚂蚁的OpenSPG作为基础框架，于是本周花了不少时间搭建和研究，相关环境信息如下：

• 单机开发环境：Macbook Pro，14寸，2021年，芯片M1 Pro（10核），内存32G
• 本机操作系统：Sonoma 14.2.1
• 相关软件：Docker Desktop 4.24.2，Python 3.11.5

二、Docker版下载及安装

官网首页https://spg.openkg.cn，帮助文档是用语雀整理的（
https://openspg.yuque.com/ndx6g9/nmwkzz），蛮清晰明了，不过在一些步骤上略有瑕疵，我重新按照自己的步骤整理如下。

1、服务端安装

这部分步骤非常清晰，直接参照即可，下载docker-compose.yml，然后执行，会下载4个Docker镜像，分别是openspg-server以及三个工具软件镜像（mysql、tugraph、elasticsearch）。

// docker-compose.yml文件下载地址：https://github.com/OpenSPG/openspg/blob/master/dev/release/docker-compose.yml
// 在下载目录中运行
docker-compose -f docker-compose.yml up -d

运行完成后，打开http://127.0.0.1:8887可看到前端可视化页面。

这时只有一个默认项目，里面都是空的。

2、客户端安装及样例项目加载

（1）下载客户端镜像

docker pull --platform linux/x86_64 openspg/openspg-python:latest

（2）下载源码并编译

git clone git@github.com:OpenSPG/openspg.git
cd openspg
brew install scala@2.11
mvn clean install -Dmaven.test.skip=true -Dspotless.check.skip -Dspotless.apply.skip

（3）knext环境准备

// 复制编译好的库包，当前目录为openspg
cp dev/release/python/lib/builder* python/knext/knext/builder/lib
cp dev/release/python/lib/reasoner* python/knext/knext/reasoner/lib
// 安装nn4k
cd python/nn4k
python setup.py develop
// 安装knext
cd ../../python/knext
python setup.py develop

（4）启动容器，安装对应案例

# 启动容器，将其中的${project_dir}替换成源码目录
docker run --rm --net=host -v ${project_dir}:/code -it openspg/openspg-python:latest "/bin/bash"

# 容器启动后，进入/code目录，即openspg项目源码目录
cd code

# 安装黑产挖掘项目，当前目录为openspg目录，即code目录
cd python/knext/knext/examples/riskmining/
# 项目初始化
knext project create --prj_path .
# 知识建模提交
knext schema commit
# 提交风险用户、风险APP的分类概念
knext builder execute TaxOfRiskUser,TaxOfRiskApp
knext schema reg_concept_rule --file ./schema/concept.rule
# 知识构建，提交知识导入任务
knext builder execute Cert,Company,CompanyHasCert
knext builder execute App,Device,Person,PersonFundTrans,PersonHasDevice,PersonHoldShare

# 安装企业供应链项目，当前目录为openspg目录，即code目录
cd python/knext/knext/examples/supplychain/
# 项目初始化
knext project create --prj_path .
# 知识建模提交
knext schema commit
# 提交公司事件分类数据
knext builder execute TaxOfCompanyEvent
# 提交leadto关系逻辑规则
knext schema reg_concept_rule --file ./schema/concept.rule
# 知识构建
#提交公司事件分类数据
knext builder execute TaxOfCompanyEvent
# 提交产品事件分类数据
knext builder execute TaxOfProdEvent
# 提交剩余的数据
knext builder execute Index,Trend
knext builder execute Industry,Product,ProductHasSupplyChain
knext builder execute Company,CompanyFundTrans,Person
# 提交事件
knext builder execute ProductChainEvent

# 安装医疗图谱项目，当前目录为openspg目录，即code目录
cd python/knext/knext/examples/medicine/
# 项目初始化
knext project create --prj_path .
# 知识建模提交
knext schema commit
# 提交人体部位和医院部门概念导入任务
knext builder execute BodyPart,HospitalDepartment
# 提交知识抽取任务
knext builder execute Disease

完成后，再进入本地页面，发现多了三个样例项目，共4个项目，而后面的三个项目就可以查看概念模型和相关规则，对开发自己的项目可以提供更多的参考。

三、源码版下载及调试

因docker版中server镜像只有Jar包，所以肯定要尝试重新编译打包，以便后续进行简单的调整或二次开发。

初步目标有两个：一是整体编译打包通过，IDE中运行对接其他工具的容器最佳，最低限度可打包成新的Server容器正常运行；二是更新Server容器相关配置，可对接其他通用工具，如MySQL、ElasticSearch等。

1、编译打包调试运行

在第二步中已经下载了源码（
github.com:OpenSPG/openspg.git），也通过maven进行了命令行编译，而在IDEA中编译，需要增加scala库和项目的Service。

（1）增加scala库

在菜单File-Project Structure，选择Global Libraries，点击“+”，选择Scala SDK，添加对应对应版本即可（之前安装的是版本2.11）。

（2）增加Service

在下面窗口中找到Service的Tab页，点击“+”号，选择“Run Configuration Type”，弹出框中选择Springboot即可。

选择Application，点击Run，即可编译通过并启动服务。

2、打包成容器或更新容器包

编译完成后，会生成
arks-sofaboot-0.0.1-SNAPSHOT-executable.jar文件在dev/release/server/target目录下。

镜像打包可调用dev/release/server目录下的buildx-release-server.sh。

另一种方法可以直接去更新下载的Server镜像包中的jar包文件。

// 在dev/release/server/target目录下
docker cp arks-sofaboot-0.0.1-SNAPSHOT-executable.jar :arks-sofaboot-0.0.1-SNAPSHOT-executable.jar
docker restart 

3、MySQL配置更新并连接自有数据库

工程中涉及数据库配置文件在
server/arks/sofaboot/src/main/resource/config目录下，文件名称为
application-default.properties。

// 原配置如下
server.repository.impl.jdbc.url=jdbc:mysql://${server.repository.impl.jdbc.host}:${server.repository.impl.jdbc.port}/openspg?useUnicode=true&characterEncoding=utf8
server.repository.impl.jdbc.host=127.0.0.1
server.repository.impl.jdbc.port=3306
server.repository.impl.jdbc.username=root
server.repository.impl.jdbc.password=openspg
server.repository.impl.jdbc.driver=com.mysql.jdbc.Driver

（1）表数据导出导入

将下载镜像MySQL对应容器中的数据库和表格数据导出，并导入到本机的MySQL中。

// 数据库为openspg
mysqldump -uroot --password='openspg' openspg > openspg.sql
// 在本机MySQL数据库中，创建数据库
mysql -uroot -p
create database openspg default charater set utf8mb4;
create user 'openspg'@'%' identified by 'spg@2024';
grant all previleges on openspg.* to 'openspg'@'%';
use openspg
source /openspg.sql

（2）配置本机MySQL接入信息

修改配置文件内容
application-default.properties

server.repository.impl.jdbc.url=jdbc:mysql://${server.repository.impl.jdbc.host}:${server.repository.impl.jdbc.port}/openspg?useUnicode=true&characterEncoding=utf8
server.repository.impl.jdbc.host=172.16.0.88
server.repository.impl.jdbc.port=3306
server.repository.impl.jdbc.username=openspg
server.repository.impl.jdbc.password=spg@2024
server.repository.impl.jdbc.driver=com.mysql.jdbc.Driver

结果启动后提示无法连接，出错信息为
java.lang.NullPointerException，at
com.mysql.jdbc.ConnectionImpl.getServerCharset(ConnectionImpl.java:3299) ~[
mysql-connector-java-5.1.32.jar:?]。

检查发现代码中的jdbc-connector版本为5.1.30，而本机的MySQL版本为8.0.31，为兼容适配问题，于是对pom.xml进行修改，更换jdbc版本，配置信息。

// pom.xml
      
        mysql
        mysql-connector-java
        8.0.32
      

// application-default.properties
server.repository.impl.jdbc.url=jdbc:mysql://${server.repository.impl.jdbc.host}:${server.repository.impl.jdbc.port}/openspg?useUnicode=true&characterEncoding=utf8
server.repository.impl.jdbc.host=172.16.0.88
server.repository.impl.jdbc.port=3306
server.repository.impl.jdbc.username=openspg
server.repository.impl.jdbc.password=spg@2024
server.repository.impl.jdbc.driver=com.mysql.cj.jdbc.Driver

// 在整个项目中搜索使用com.mysql.jdbc.Driver的变量进行修改

重新编译运行，已经可以连接上自有的MySQL了。

四、问题及后续思路

1、首页无法打开问题

上述都改完之后，运行后发现本地首页无法打开，直接提示404。

检查发现编译打包的
arks-sofaboot-0.0.1-SNAPSHOT-executable.jar文件中，classes目录下缺少static目录，而下载的docker镜像中，这个文件有对应的static目录，这个就暂时无法解决了，所以，只能在github上提交了一个Issue，等待维护团队的反馈。

2、后续思路

虽然存在上述问题，但通过对于白皮书和用户手册的学习，基本了解了整个项目的概要框架，下周一方面等待Issue的反馈，另外同时进行新项目的筹备工作，计划如下：

（1）按照spg的思路，对Schema进行整理，形成最基础的知识框架，可以在本机页面上进行可视化展示；

（2）整理相关的数据源，尝试用客户端进行知识抽取，并在本机页面上可视化展示。

（3）继续学习知识推理、LLM对接等内容，进行功能尝试，这部分真正投入还要在（1）、（2）步骤完成之后再细化实施。