mirror of
https://github.com/trustgraph-ai/trustgraph.git
synced 2026-04-25 08:26:21 +02:00
100 lines
4.7 KiB
Markdown
100 lines
4.7 KiB
Markdown
|
---
|
|||
|
|
layout: default
|
|||
|
|
title: "Şema Dizini Yeniden Düzenleme Önerisi"
|
|||
|
|
parent: "Turkish (Beta)"
|
|||
|
|
---
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# Şema Dizini Yeniden Düzenleme Önerisi
|
|||
|
|
|
|||
|
|
> **Beta Translation:** This document was translated via Machine Learning and as such may not be 100% accurate. All non-English languages are currently classified as Beta.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
## Mevcut Sorunlar
|
|||
|
|
|
|||
|
|
1. **Düz yapı** - Tüm şemaların tek bir dizinde olması, ilişkileri anlamayı zorlaştırıyor.
|
|||
|
|
2. **Karışık konular** - Temel tipler, alan nesneleri ve API sözleşmeleri bir arada bulunuyor.
|
|||
|
|
3. **Belirsiz adlandırma** - "object.py", "types.py", "topic.py" gibi dosyalar, amaçlarını açıkça belirtmiyor.
|
|||
|
|
4. **Açık katmanlama yok** - Neyin neye bağlı olduğunu kolayca görmek mümkün değil.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
## Önerilen Yapı
|
|||
|
|
|
|||
|
|
```
|
|||
|
|
trustgraph-base/trustgraph/schema/
|
|||
|
|
├── __init__.py
|
|||
|
|
├── core/ # Core primitive types used everywhere
|
|||
|
|
│ ├── __init__.py
|
|||
|
|
│ ├── primitives.py # Error, Value, Triple, Field, RowSchema
|
|||
|
|
│ ├── metadata.py # Metadata record
|
|||
|
|
│ └── topic.py # Topic utilities
|
|||
|
|
│
|
|||
|
|
├── knowledge/ # Knowledge domain models and extraction
|
|||
|
|
│ ├── __init__.py
|
|||
|
|
│ ├── graph.py # EntityContext, EntityEmbeddings, Triples
|
|||
|
|
│ ├── document.py # Document, TextDocument, Chunk
|
|||
|
|
│ ├── knowledge.py # Knowledge extraction types
|
|||
|
|
│ ├── embeddings.py # All embedding-related types (moved from multiple files)
|
|||
|
|
│ └── nlp.py # Definition, Topic, Relationship, Fact types
|
|||
|
|
│
|
|||
|
|
└── services/ # Service request/response contracts
|
|||
|
|
├── __init__.py
|
|||
|
|
├── llm.py # TextCompletion, Embeddings, Tool requests/responses
|
|||
|
|
├── retrieval.py # GraphRAG, DocumentRAG queries/responses
|
|||
|
|
├── query.py # GraphEmbeddingsRequest/Response, DocumentEmbeddingsRequest/Response
|
|||
|
|
├── agent.py # Agent requests/responses
|
|||
|
|
├── flow.py # Flow requests/responses
|
|||
|
|
├── prompt.py # Prompt service requests/responses
|
|||
|
|
├── config.py # Configuration service
|
|||
|
|
├── library.py # Librarian service
|
|||
|
|
└── lookup.py # Lookup service
|
|||
|
|
```
|
|||
|
|
|
|||
|
|
## Temel Değişiklikler
|
|||
|
|
|
|||
|
|
1. **Hiyerarşik organizasyon** - Temel tipler, bilgi modelleri ve hizmet sözleşmeleri arasında net bir ayrım.
|
|||
|
|
2. **Daha iyi adlandırma**:
|
|||
|
|
`types.py` → `core/primitives.py` (daha açık amaç)
|
|||
|
|
`object.py` → Gerçek içeriğe göre uygun dosyalara ayrım
|
|||
|
|
`documents.py` → `knowledge/document.py` (tekil, tutarlı)
|
|||
|
|
`models.py` → `services/llm.py` (hangi tür modeller olduğu daha açık)
|
|||
|
|
`prompt.py` → Ayrım: hizmet kısımları `services/prompt.py`'e, veri tipleri `knowledge/nlp.py`'ye
|
|||
|
|
|
|||
|
|
3. **Mantıksal gruplandırma**:
|
|||
|
|
Tüm gömme türleri `knowledge/embeddings.py` içinde toplandı.
|
|||
|
|
Tüm LLM ile ilgili hizmet sözleşmeleri `services/llm.py` içinde.
|
|||
|
|
Hizmetler dizininde istek/yanıt çiftlerinin net bir şekilde ayrılması.
|
|||
|
|
Bilgi çıkarma türleri, diğer bilgi alanı modelleriyle gruplandırıldı.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
4. **Bağımlılık netliği**:
|
|||
|
|
Temel tiplerin hiçbir bağımlılığı yoktur.
|
|||
|
|
Bilgi modelleri yalnızca temel bağımlılıklarına sahiptir.
|
|||
|
|
Hizmet sözleşmeleri hem temel hem de bilgi modellerine bağımlı olabilir.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
## Geçiş Faydaları
|
|||
|
|
|
|||
|
|
1. **Daha kolay gezinme** - Geliştiriciler ihtiyaç duyduklarını hızla bulabilir.
|
|||
|
|
2. **Daha iyi modülerlik** - Farklı konular arasındaki sınırlar nettir.
|
|||
|
|
3. **Daha basit içe aktarmalar** - Daha sezgisel içe aktarma yolları.
|
|||
|
|
4. **Geleceğe yönelik** - Yeni bilgi türleri veya hizmetler eklemek, karmaşayı önleyecek şekilde kolaydır.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
## Örnek İçe Aktarma Değişiklikleri
|
|||
|
|
|
|||
|
|
```python
|
|||
|
|
# Before
|
|||
|
|
from trustgraph.schema import Error, Triple, GraphEmbeddings, TextCompletionRequest
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# After
|
|||
|
|
from trustgraph.schema.core import Error, Triple
|
|||
|
|
from trustgraph.schema.knowledge import GraphEmbeddings
|
|||
|
|
from trustgraph.schema.services import TextCompletionRequest
|
|||
|
|
```
|
|||
|
|
|
|||
|
|
## Uygulama Notları
|
|||
|
|
|
|||
|
|
1. Kök dizindeki `__init__.py` içindeki import'ları koruyarak geriye dönük uyumluluğu sağlayın.
|
|||
|
|
2. Dosyaları kademeli olarak taşıyın ve gerektiğinde import'ları güncelleyin.
|
|||
|
|
3. Geçiş dönemi için her şeyi import eden bir `legacy.py` eklemeyi düşünün.
|
|||
|
|
4. Yeni yapıyı yansıtacak şekilde dokümantasyonu güncelleyin.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
<function_calls>
|
|||
|
|
<invoke name="TodoWrite">
|
|||
|
|
<parameter name="todos">[{"id": "1", "content": "Mevcut şema dizin yapısını inceleyin", "status": "tamamlandı", "priority": "yüksek"}, {"id": "2", "content": "Şema dosyalarını ve amaçlarını analiz edin", "status": "tamamlandı", "priority": "yüksek"}, {"id": "3", "content": "Geliştirilmiş adlandırma ve yapı önerin", "status": "tamamlandı", "priority": "yüksek"}]
|