知识抽取模板
定义
知识抽取模板是 Hyper-Extract 中用于规定“从何种文档抽取什么知识、按何种形式组织结果”的预设配置。模板将特定领域或文档类型的抽取目标与提示词结合起来，使同一条 he parse 命令能够针对传记、论文、合同和财报等材料采用不同的知识抽取方式。
模板不是任意的输出格式名称；应根据输入文档的内容类型选择。选择不匹配的模板可能降低抽取结果的相关性和可用性。
在本文档中的语境
本文档将模板作为 he parse 的知识抽取入口：命令读取单个文件、目录中的文档或标准输入，并将抽取出的实体、关系等知识保存为知识摘要。输出目录中的 metadata.json 会记录实际使用的 template、lang、创建时间和更新时间；若未跳过索引构建，还会生成向量检索索引。
模板抽取与使用底层方法的方式不同。使用 -m light_rag 等方法时，系统使用英文提示词，且不要求语言参数；使用模板时则必须显式给出语言代码。
选择与调用机制
使用 -t 指定模板路径。例如：
he parse document.md -t general/biography_graph -o ./output/ -l en
省略 -t 时，he parse 会进入交互式模板选择，列出可用模板并接受编号或搜索关键词。这适合不确定模板路径，或希望先浏览可选模板的情况。
对目录执行解析时，例如 he parse ./documents/ -t general/concept_graph -o ./output/ -l en，系统会处理其中的 .md 与 .txt 文件，并在抽取前按字母顺序合并文件内容。因此，目录中的命名顺序会影响合并后的文档顺序。
常用模板与适用文档
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general/biography_graph：用于传记材料，抽取人物相关知识图谱。 -
general/concept_graph：用于研究论文等以概念、术语和关联为核心的材料。 -
legal/contract_obligation：用于法律合同，关注合同中的义务信息。 -
finance/earnings_summary：用于财报或业绩材料，生成财务业绩摘要。
对应示例包括：论文使用 general/concept_graph，传记使用 general/biography_graph，合同使用 legal/contract_obligation，财务报告使用 finance/earnings_summary。这体现了模板选择应与文档类型匹配的原则。
语言要求与质量
知识抽取模板必须通过 -l 提供语言代码。例如英文文档可使用 -l en，中文文档可使用 -l zh。即使模板路径相同，也应让语言代码与输入文档的主要语言一致；本文档明确指出，这会提升抽取质量。
缺少 -l 时，模板模式会报出“Language is required”一类错误。该限制不适用于 -m 指定的底层方法，因此不能将方法模式的免语言参数行为套用于模板模式。
细节与边界
模板决定抽取侧重点，但不替代输出路径和索引策略的管理。输出目录已存在且非空时，可使用 -f 强制覆盖、改用新的输出路径，或先移除原有目录。
若批量抽取时暂时不需要搜索或聊天能力，可加 --no-index 跳过索引构建以加快处理；之后可通过 he build-index 单独构建索引。这不会改变模板的抽取选择，只改变是否在该次解析中生成检索索引。
当出现“Template not found”时，不应假设任意模板路径都可用。可先运行 he list template 查看可用模板，省略 -t 改用交互式选择，或检查模板路径的拼写。