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[UnCLAS-Prommer]

• 🔴当前项目处于重构阶段（2025.3.14-）
• ✅ 接受：与main直接相关的Bug修复：提交到main-fix分支
• ⚠️ 冻结：所有新功能开发和非紧急重构

请填写以下内容

（删除掉中括号内的空格，并替换为小写的x）

1. • main 分支 禁止修改，请确认本次提交的分支 不是 main 分支
2. • 本次更新 包含破坏性变更（如数据库结构变更、配置文件修改等）
3. • 本次更新是否经过测试
4. • 请不要在数据库中添加group_id字段，这会影响本项目对其他平台的兼容
5. 请填写破坏性更新的具体内容（如有）:
6. 请简要说明本次更新的内容和目的：

其他信息

• 关联 Issue：Close #
• 截图/GIF：
• 附加信息:

Sourcery 总结

更新 LLM 配置，使用 SiliconFlow 提供商和不同的 DeepSeek 模型来执行各种语言模型任务

增强功能：

• 将实体提取、RDF 构建和 QA 配置中的 localhost LLM 提供商替换为 SiliconFlow

日常维护：

• 使用新的模型和提供商设置更新配置模板

Original summary in English

Summary by Sourcery

Update LLM configuration to use SiliconFlow provider with a different DeepSeek model for various language model tasks

Enhancements:

• Replace localhost LLM provider with SiliconFlow across entity extraction, RDF building, and QA configurations

Chores:

• Update configuration template with new model and provider settings

[sourcery-ai]

🧙 Sourcery 已经完成了对您的 pull request 的审查！

---

提示和命令

与 Sourcery 互动

• 触发新的审查： 在 pull request 上评论 @sourcery-ai review。
• 继续讨论： 直接回复 Sourcery 的审查评论。
• 从审查评论生成 GitHub issue： 回复审查评论，让 Sourcery 从该评论创建一个 issue。您也可以回复审查评论并加上 @sourcery-ai issue 来从中创建一个 issue。
• 生成 pull request 标题： 在 pull request 标题中的任何位置写入 @sourcery-ai，以随时生成标题。您也可以在 pull request 上评论 @sourcery-ai title，以随时（重新）生成标题。
• 生成 pull request 摘要： 在 pull request 正文中的任何位置写入 @sourcery-ai summary，以随时在您想要的位置生成 PR 摘要。您也可以在 pull request 上评论 @sourcery-ai summary，以随时（重新）生成摘要。
• 生成审查者指南： 在 pull request 上评论 @sourcery-ai guide，以随时（重新）生成审查者指南。
• 解决所有 Sourcery 评论： 在 pull request 上评论 @sourcery-ai resolve，以解决所有 Sourcery 评论。如果您已经处理了所有评论并且不想再看到它们，这将非常有用。
• 驳回所有 Sourcery 审查： 在 pull request 上评论 @sourcery-ai dismiss，以驳回所有现有的 Sourcery 审查。如果您想从一个新的审查开始，这将特别有用 - 不要忘记评论 @sourcery-ai review 以触发新的审查！
• 为 issue 生成行动计划： 在 issue 上评论 @sourcery-ai plan，以生成行动计划。

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Original review guide in English

🧙 Sourcery has finished reviewing your pull request!

---

Tips and commands

Interacting with Sourcery

• Trigger a new review: Comment @sourcery-ai review on the pull request.
• Continue discussions: Reply directly to Sourcery's review comments.
• Generate a GitHub issue from a review comment: Ask Sourcery to create an
  issue from a review comment by replying to it. You can also reply to a
  review comment with @sourcery-ai issue to create an issue from it.
• Generate a pull request title: Write @sourcery-ai anywhere in the pull
  request title to generate a title at any time. You can also comment
  @sourcery-ai title on the pull request to (re-)generate the title at any time.
• Generate a pull request summary: Write @sourcery-ai summary anywhere in
  the pull request body to generate a PR summary at any time exactly where you
  want it. You can also comment @sourcery-ai summary on the pull request to
  (re-)generate the summary at any time.
• Generate reviewer's guide: Comment @sourcery-ai guide on the pull
  request to (re-)generate the reviewer's guide at any time.
• Resolve all Sourcery comments: Comment @sourcery-ai resolve on the
  pull request to resolve all Sourcery comments. Useful if you've already
  addressed all the comments and don't want to see them anymore.
• Dismiss all Sourcery reviews: Comment @sourcery-ai dismiss on the pull
  request to dismiss all existing Sourcery reviews. Especially useful if you
  want to start fresh with a new review - don't forget to comment
  @sourcery-ai review to trigger a new review!
• Generate a plan of action for an issue: Comment @sourcery-ai plan on
  an issue to generate a plan of action for it.

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[sourcery-ai]

嘿 @UnCLAS-Prommer - 我已经审查了你的更改 - 这里有一些反馈：

总体评论：

• 看起来你正在更新默认的 LLM 模型；考虑添加一条评论来解释为什么选择这些特定的模型。

以下是我在审查期间查看的内容

• 🟢 一般问题：一切看起来都很好
• 🟢 安全性：一切看起来都很好
• 🟢 测试：一切看起来都很好
• 🟢 复杂性：一切看起来都很好
• 🟢 文档：一切看起来都很好

---

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Original comment in English

Hey @UnCLAS-Prommer - I've reviewed your changes - here's some feedback:

Overall Comments:

• It looks like you're updating the default LLM models; consider adding a comment explaining why these specific models were chosen.

Here's what I looked at during the review

• 🟢 General issues: all looks good
• 🟢 Security: all looks good
• 🟢 Testing: all looks good
• 🟢 Complexity: all looks good
• 🟢 Documentation: all looks good

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