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SmartKG是一款轻量级知识图谱可视化+智能对话框架。它能够根据用户输入的实体和关系数据自动生成知识图谱，并提供图谱可视化及基于图谱的智能对话机器人。
0. 更加详细的安装、编译和使用方法请见：https://github.com/microsoft/SmartKG/blob/master/SmartKG_Spec.pdf
(1) git: https://gitforwindows.org/
(2) .NET Core 2.1 运行时环境
(3) Node.JS: https://nodejs.org/zh-cn/download/ (推荐 14.15.4)
(4) 如果要改写或重新编译源代码，还需要安装 Visual Studio 2019: https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/downloads/
(1) 进入 ${SourceCode_Base_Path}
(2) 运行：
git clone https://github.com/microsoft/SmartKG
在目录dockers里，是已经编译好前后端服务的二进制码、配置文件，以及对应的docker image。
在目录Resources里，有用户上传数据的模板和用来做测试的图谱数据。其中，template子目录中是模板，用户如果要创建自己的知识图谱，就需要按照模板的格式要求，填入相应实体和实体关系。Input子目录内有包括西游记、红楼梦、中学物理课以及COVID19等数据。
在目录SmartKGLocalBase里，是SmartKG后端服务会调用的一些Python文件和用于存储运行时数据的本地文件的目录。
在目录SmartKGUI下面，是SmartKG UI的源代码。是基于Node.js, 用JavaScript开发的。
在目录src下面，是SmartKG后端服务的源代码。这部分源代码是基于Asp.NET 框架，用C# 开发的。
(1) 在Windows环境里启动 SmartKG，首先应该新建一个目录，例如，我们创建一个名为 temp 的目录。然后，从本地 Repo 中dockers目录内的smartkg子目录中，将两个zip文件和local_config文件夹复制到temp文件夹中。还需要从dockers目录的ui 子目录中，将唯一一个zip文件和local_config文件夹复制到temp文件夹中。
(2) 把temp目录中的三个压缩文件直接就地解压缩（Extraction Here）。
(3) 并将temp/local_config中的config.js移动到解压缩后的 temp/smartkgui/public中。
(4) 将local_confing的appsettings.File.json文件复制一份，并改名为appsettings.json，移动到temp/smartkg中。
(5) 【启动后端】
命令行进入 temp/smartkg，运行命令：dotnet SmartKG.KGBot.dll
此命令用于启动 SmartKG 后端。启动后，会生成一个Now listening on地址，我们直接访问地址就可以。在浏览器中输入地址 http://localhost:5000/swagger/index.html，可以访问后，说明后台启动成功了。
*注意：后端启动成功后不要关闭，在使用SmartKG的整个过程中，前后端都要保持打开状态。*
(6) 【启动前端】
进入temp/smartkgui目录下，输入命令：
npm i
这个命令只需要第一次使用时运行，如果已经运行过，就可以跳过了。
此命令运行成功后，再输入命令：
npm run serve
运行成功后，会给一个访问地址，例如：http://localhost:8080/
用这个地址就可以直接在浏览器中访问 SmartKG 的主界面了，这个地址加上 "/upload" 是 SmartKG 的上传页面。
(0) 在Linux环境部署前，需要提前安装好 docker 和 docker-compose。
(1) 打开 Repo 中的 dockers 目录，将里面的 smartkg_services 目录整体压缩，并拷贝到Linux机器上，一般放在用户目录下。
(2) 在 Linux 系统进入用户目录，并解压缩 smartkg_services.zip。
(3) 进入 smartkg_services/ 目录，运行下列命令启动 SmartKG docker-compose OneBox
注：需要先修改docker-compose.yml中的MONGO_INITDB_ROOT_USERNAME及MONGO_INITDB_ROOT_PASSWORD的值,并修改smartkg/appsetting.json中MongoDbConnection的MONGO_INITDB_ROOT_USERNAME及MONGO_INITDB_ROOT_PASSWORD对应docker-compose.yml中的值
1) sudo docker-compose build --build-arg DOCKER_HOST=${docker_host_ip}
2) sudo docker-compose up
访问后端：http://${docker_host_ip}:8082/swagger/index.html 能够获得 API 列表
访问前端：http://${docker_host_ip}:8083 主页面
http://${docker_host_ip}:8083/upload 上传页面
(1) 模板位于 ${SourceCode_Base_Path}/SmartKG/Resources/_Template/SmartKG_KGDesc_Template.xlsx
(2) 模板分为两页：顶点页和边页。前者为图谱中的实体，后者为实体间的关系。根据模板样例填写你自己的顶点和边数据。
(3) 做测试，建议使用 ${SourceCode_Base_Path}/SmartKG/Resources/Data/Excel/input/XYJ/SmartKG_Xiyouji_relations_new.xlsx
回到Repo目录，进入src文件夹，启动SmartKG.sln。
进入到VS后，点击Build的Bulid Solution，编译源代码。
在 Visual Studio 中打开 SmartKG solution 后，右键点击 SmartKG.KGBot project，选择点击 Publish，接着点击 Folder，以及 Next。
配置 Publish 选项：
配置：Release
目标框架：netcoreapp2.1.16
目标运行时：可移植的
保存设置后直接 Publish！