effect-ontology
基于类型安全的本体论，从文本中抽取结构化知识图谱的AI工具。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：effect-ontology。 它的用途是：基于类型安全的本体论，从文本中抽取结构化知识图谱的AI工具。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/effect-ontology/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
‘请使用这个心脏病学本体文件，从这篇临床研究摘要中提取所有提到的疾病、症状、药物及其相互关系。’ 它会首先解析本体结构，生成精确的提示词引导LLM，然后将LLM返回的非结构化信息转化为符合本体定义的、可查询的RDF三元组，最终输出一个结构化的知识图谱文件。
介绍
Effect Ontology 是一个用于从非结构化文本中抽取结构化知识图谱的AI工具。它旨在解决信息提取中结构混乱、难以查询和维护的问题，通过将本体论（OWL）与类型安全的函数式编程相结合，确保提取过程的严谨性和结果的可预测性。
使用上，您需要提供一个OWL本体文件（描述知识领域的结构）和一段待处理的文本。工具会首先将本体转化为一个依赖图，然后通过一个基于拓扑序和幺半群折叠的数学算法生成结构化的LLM提示词，最后调用LLM服务来执行信息提取，并将结果输出为结构化的RDF知识图谱。
它非常适合需要构建高质量、可验证知识库的研究人员、数据工程师和语义网开发者，尤其是在学术、医疗、金融等领域进行大规模信息结构化处理的场景。
与同类基于简单提示词或规则的知识提取工具相比，Effect Ontology的核心区别在于其坚实的数学基础（拓扑变形和幺半群折叠）和全面的类型安全保证。它不是一个简单的文本解析器，而是一个将本体论的严谨逻辑与函数式编程的可组合性深度集成的完整系统，确保了从本体定义到最终图谱生成的每一步都是可推导、可测试且错误可追踪的。
核心特点
核心区别在于其数学化的处理流程：将本体论转化为依赖图后，通过拓扑序的幺半群折叠算法生成提示，而非简单的模板填充。同时，它基于 Effect-TS 构建，提供了从 RDF 解析、LLM 调用到 SHACL 验证的全链路类型安全保证。
注意事项
不适合需要快速、轻量级、无需预定义本体结构进行简单信息提取的场景。
常见问题
Effect Ontology 是做什么的？
它是一个利用预定义的OWL本体，从文本中自动抽取结构化知识图谱（RDF格式）的AI工具。
使用前需要准备什么？
需要准备描述您目标知识领域的OWL本体文件（Turtle格式）以及待提取的文本内容。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/effect-ontology/raw/index.md 读取 effect-ontology 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/effect-ontology/raw/index.md（查看排版版本）