fact-extract

name	fact-extract
description	当用户说“提取事实 / 提取 fact / 从 PDF 抽事实”时激活。按确定性流程检查安装与配置后，默认直接用 fact-extract run 全流程提取。

fact-extract

触发

当用户表达以下意图时，直接使用本 skill：

• “提取事实”
• “提取 fact”
• “从 PDF 抽取事实”
• “跑 fact-extract”

规则

• 默认命令必须是 fact-extract run。
• 不要先执行无关流程，如 xdev run、agentic-extract run。
• 先检查安装与配置，再执行提取。
• 提取阶段并发默认32。
• 提取后端默认 llm-once（等价于 llm --max-chunk-chars 0，单次调用不分 bundle）。
• 默认开启反思校对（提取后二次校对），--no-reflect 可关闭。
• --section-mode auto 开启 LLM 全书段落分段（断点续跑、自动重试），--no-section-strict 允许跳过失败分组。

安装

uv tool install extract-agent

验证：

fact-extract --help

配置

fact-extract 支持环境变量：

export FACT_EXTRACT_MODEL="<MODEL>"
export FACT_EXTRACT_API_BASE="<API_BASE>"
export FACT_EXTRACT_API_KEY="<YOUR_API_KEY>"

若未设置环境变量，执行时必须显式传：

• --model
• --api-base
• --api-key

默认执行

已配置环境变量时：

fact-extract run \
  --pdf "<PDF_PATH>" \
  --planner-backend agentic \
  --extractor-backend llm-once \
  --max-workers 32 \
  --facts-dir "<FACTS_DIR>"

未配置环境变量时：

fact-extract run \
  --pdf "<PDF_PATH>" \
  --planner-backend agentic \
  --extractor-backend llm-once \
  --model "<MODEL>" \
  --api-base "<API_BASE>" \
  --api-key "<YOUR_API_KEY>" \
  --max-workers 32 \
  --facts-dir "<FACTS_DIR>"

执行前检查

1. 检查命令可用
   fact-extract --help
2. 检查 PDF 路径存在
3. 检查模型配置齐全

执行后检查

执行后至少检查：

jq 'length' "<FACTS_DIR>/manifest.json"
ls "<FACTS_DIR>/sources" | head
ls "<FACTS_DIR>/plans"

判定标准：

• manifest.json 存在且事实数 > 0
• sources/ 下有证据文件
• plans/<book_id>.json 存在

失败重跑

llm-once 出现部分任务失败时，从 extract 阶段续跑

fact-extract run \
  --from extract \
  --plan "<FACTS_DIR>/plans/<BOOK_ID>.json" \
  --extractor-backend llm-once \
  --max-workers 32 \
  --facts-dir "<FACTS_DIR>"

若无环境变量，补充 --model --api-base --api-key。

输出目录

<FACTS_DIR>/：

• plans/<book_id>.json：计划与任务状态
• parts/<book_id>/<task_id>/：分片中间产物
• manifest.json：最终事实清单
• sources/*.txt + *.json：最终证据（evidence 粒度，json 含完整属性）
• sections/<book_id>.json：段落分段结果（--auto-section 时生成）
• logs/agents/<book_id>/：planner/worker 对话与流日志（流日志包含 tool_use/tool_result）

任务状态

• 本轮将执行的任务会先置为 pending
• 执行结束后更新为 done 或 failed（并记录 attempts/fact_count/source_count/error）
• run-workers 默认仅执行非 done 任务；--all 会重跑全部任务并先置 pending

证据契约

• Evidence 按段落粒度生成，使用简短 ID（e1, e2, ...）
• 表格以 HTML <table> 格式作为一条 evidence
• 模型返回 evidence_refs（如 ["e1", "e3"]）
• 系统通过 evidence registry 查表还原页码，绑定 source_ids
• source.txt 存 evidence 文本（段落或表格 HTML）
• source.json 包含完整属性：{"evidence_id":"e1","doc":"...","group":N,"paragraph_index":0,"kind":"section"}

关系提取（enrich）

fact-extract enrich 是事实提取的后处理阶段，对已提取的事实进行结构化知识抽取。

什么时候用

事实提取完成后（manifest.json 和 sources/ 已生成），需要从事实中提取实体、属性、关系、事件时使用。

CLI

fact-extract enrich \
  --manifest <FACTS_DIR>/manifest.json \
  --batch-size 10 \
  --max-workers 32

--batch-size（默认 10）控制每次 LLM 调用包含的事实数。支持断点续跑，checkpoint 按 fact 级别保存，batch_size 可随时更改。

输出

• 中间产物：<FACTS_DIR>/enriched/<fact_id>.json
• 最终输出：<FACTS_DIR>/manifest.enriched.json

每条事实会被扩充四个字段：

{
  "id": "fact_0001",
  "summary": "孙悟空大闹天宫，打败十万天兵",
  "source_ids": ["e0001"],
  "entities": [
    {"name": "孙悟空", "type": "人物"},
    {"name": "天宫", "type": "地点"}
  ],
  "attributes": [
    {"entity": "孙悟空", "attr": "能力", "value": "七十二变"}
  ],
  "relations": [
         
         
  
   
             
  

典型流程

# 1. 事实提取
fact-extract run --pdf book.pdf --facts-dir facts

# 2. 关系提取
fact-extract enrich --manifest facts/manifest.json

# 3. 查看结果
jq '.[0] | {summary, entities, relations}' facts/manifest.enriched.json