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文本抽取 → 草案图谱
AI 抽取=类型化实体关系；无网关回退：领域文本→词典，任意文本→通用共现(粗略)
图数据库直读 → 图谱
邻域
图库直读=直接映射，不做实体识别；来源权威→ready
本体 RDF · 规范三元组（一期）
① 导入本体（OWL / RDFS · Turtle）
解析后显示类层次、属性与 domain/range
② 应用到当前图（按本体类着色 + domain/range 校验）
节点 type 对齐本体类→着色/图例；关系按 domain/range 校验
③ 导入实例数据（ABox → 图）
节点用 IRI，rdf:type 决定类型
④ 导出当前图（规范 RDF）
已载入本体则用本体类/属性 IRI，否则用 ex: 命名空间
🎬 数据叙事 · 生成短片
据当前图谱编写有据可依的分镜脚本（AI 据图谱、非史料影像，标 exploration_only），交外接引擎出片（Seedance 画面 + HeyGen 解说），再合成成片。
① 生成分镜
② 出片
③ 状态监控
出片后这里显示每个镜头的状态与已生成片段。
④ 合成成片
全部镜头完成后可合成（需服务器已装 ffmpeg）。
可视化历史案例
做过的图谱留存在此，可随时载入或删除（存于服务端 artifacts/graph-cases）。点工具栏「保存」留存当前图谱。