学习路径构建器 v2.4.0#

核心功能#

输入职业技能标准文档（如PDF）→ 输出三层知识图谱（JSON/CSV/JSON-LD格式）

核心设计：L1大领域 → L2模块 → L3叶节点，每节点0.5学时，来源标注（权威/参考/推断）

工作流程#

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第零步：检测多方向标准（如有人工智能5个方向则推荐默认方向）
第一步：提取PDF文本 → 写入 /tmp/kg_pdf_text_{job_id}.txt
第二步：动态提取L1职业功能领域（从原文结构，非固定4个框）
第三步：逐域构建L2/L3节点 → 增量写入 /tmp/kg_progress_{job_id}.json
第四步：生成 JSON + CSV(nodes/edges) + JSON-LD
第五步：生成来源说明文档 + 质量检查
每步完成后通过当前会话发送进度通知

核心原则#

1. 权威资源优先：osta.org.cn、openstd.samr.gov.cn、教育部/工信部/中国大学MOOC
2. 搜索优先：先搜索权威来源，找不到再用参考来源，最后才推论
3. 来源标注：每个节点标注 ✅权威 / ⚠️参考 / 🤖推断
4. 动态L1：L1领域从PDF标准原文的职业功能结构动态提取，非固定框架

多方向标准处理#

检测到多方向标准时（如人工智能工程技术人员5个方向）：

1. 分析各方向的学习热度、材料丰富度、应用前景
2. 生成推荐报告，提供默认推荐
3. 学习者未选择时使用默认方向

详细示例见 references/README.md

输出格式#

每次构建同时生成4个文件：

• {name}_kg.json — 主JSON
• {name}_kg_nodes.csv — 节点表（Excel可打开）
• {name}_kg_edges.csv — 关系表
• {name}_kg.jsonld — JSON-LD开放格式

超时策略#

• 不设硬性超时，任务完整执行
• 每步结果写文件，失败可从该步骤续接
• references/ 目录包含详细说明文档，按需加载

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详细说明：references/README.md 作者：Wang Zhipeng | 更新：2026-04-21 14:13