feat(pipelines): extract_graph_hybrid (regex + GLiNER + GLiREL + LLM fallback)
Pipeline en cascada que combina extract_iocs (regex, coste 0), GLiNER (zero-shot NER), GLiREL (zero-shot RE) y un fallback LLM opcional para chunks con baja confianza o pocas entidades. Devuelve listas concatenadas listas para deduplicate_entities/deduplicate_relations. Cierra 0040.
This commit is contained in:
@@ -0,0 +1,192 @@
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name: extract_graph_hybrid
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kind: pipeline
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lang: py
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domain: pipelines
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version: "1.0.0"
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purity: impure
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signature: "def extract_graph_hybrid(chunks: list[str], entity_schema: list[dict], relation_types: list[str], gliner_model: Any, glirel_model: Any, llm_chat_json: Callable[[list[dict]], dict] | None = None, ioc_types: list[str] | None = None, confidence_threshold: float = 0.6, languages: str = 'Respond in Spanish.', min_entities_per_chunk: int = 2) -> tuple[list[EntityCandidate], list[RelationCandidate]]"
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description: "Pipeline hibrido en cascada que combina extract_iocs (regex, coste 0), GLiNER (zero-shot NER, coste bajo), GLiREL (zero-shot RE) y un LLM fallback opcional para chunks complejos o de baja confianza. Devuelve listas concatenadas listas para deduplicate_entities/deduplicate_relations."
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tags: [pipeline, extraction, entities, relations, gliner, glirel, ioc, regex, llm, nlp, datascience, cybersecurity, hybrid]
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uses_functions:
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- extract_iocs_py_cybersecurity
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- extract_entities_gliner_py_datascience
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- extract_relations_glirel_py_datascience
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- extract_entities_llm_py_datascience
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- extract_relations_llm_py_datascience
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uses_types:
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- entity_candidate_py_datascience
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- relation_candidate_py_datascience
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returns:
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- entity_candidate_py_datascience
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- relation_candidate_py_datascience
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returns_optional: false
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error_type: "error_go_core"
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imports:
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- typing.Any
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- typing.Callable
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- warnings
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params:
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- name: chunks
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desc: "Lista de fragmentos de texto ya cortados (p.ej. via split_text_into_chunks)."
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- name: entity_schema
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desc: "Schema para GLiNER y LLM. Lista de dicts con type_ref, label y opcional metadata_fields."
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- name: relation_types
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desc: "Tipos de relacion permitidos para GLiREL/LLM (ej: ['operates','owns','communicates_with'])."
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- name: gliner_model
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desc: "Instancia GLiNER cargada con gliner_load_model. Inyectada por el caller."
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- name: glirel_model
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desc: "Instancia GLiREL cargada con glirel_load_model. Inyectada por el caller."
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- name: llm_chat_json
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desc: "Cliente LLM inyectado (sin acoplamiento al proveedor). Si None, no hay fallback LLM."
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- name: ioc_types
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desc: "Subset de tipos para extract_iocs (email, ip_address, domain, file_hash, ...). None = todos."
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- name: confidence_threshold
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desc: "Por debajo de este umbral, GLiNER se considera de baja confianza y se invoca el LLM."
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- name: languages
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desc: "Instruccion de idioma passthrough al LLM (ej: 'Respond in Spanish.')."
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- name: min_entities_per_chunk
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desc: "Si un chunk arroja menos entidades que esto, se invoca el LLM como fallback (default 2)."
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output: "Tupla (entities, relations) con candidatas concatenadas (sin deduplicar). El caller debe pasar por deduplicate_entities y deduplicate_relations."
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tested: true
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tests:
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- "corpus OSINT con IoCs y entidades semanticas devuelve mezcla regex+GLiNER"
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- "chunks vacios o con solo whitespace se saltan"
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- "entity_schema vacio lanza ValueError"
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- "chunks no-lista lanza ValueError"
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- "GLiNER produciendo pocas entidades dispara fallback LLM si llm_chat_json esta presente"
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- "sin llm_chat_json no se invoca ningun fallback LLM"
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- "GLiREL sin relaciones dispara fallback LLM relations"
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- "ioc_types acota el set de extractores regex"
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||||
- "errores de extractores se capturan con warnings y no abortan el pipeline"
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test_file_path: "python/functions/pipelines/tests/test_extract_graph_hybrid.py"
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file_path: "python/functions/pipelines/extract_graph_hybrid.py"
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## Ejemplo
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```python
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from python.functions.pipelines.extract_graph_hybrid import extract_graph_hybrid
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from python.functions.datascience.gliner_load_model import gliner_load_model
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from python.functions.datascience.glirel_load_model import glirel_load_model
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from python.functions.datascience.deduplicate_entities import deduplicate_entities
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from python.functions.datascience.deduplicate_relations import deduplicate_relations
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gliner = gliner_load_model("urchade/gliner_multi-v2.1", device="auto")
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glirel = glirel_load_model("jackboyla/glirel-large-v0", device="auto")
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entity_schema = [
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{"type_ref": "osint_person_go_cybersecurity", "label": "Person"},
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{"type_ref": "osint_organization_go_cybersecurity", "label": "Organization"},
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{"type_ref": "osint_location_go_cybersecurity", "label": "Location"},
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]
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relation_types = ["operates", "owns", "communicates_with", "employed_by"]
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chunks = [
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"Alice Johnson works at OpenAI in San Francisco. Contact: alice@openai.com.",
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"The C2 server lives at 192.168.0.1 and resolves to evil-corp.com.",
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]
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# Sin LLM (coste cero, solo regex + GLiNER + GLiREL)
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entities, relations = extract_graph_hybrid(
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chunks=chunks,
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entity_schema=entity_schema,
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relation_types=relation_types,
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gliner_model=gliner,
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glirel_model=glirel,
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llm_chat_json=None,
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)
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# Con LLM fallback solo en chunks complejos
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def llm_chat_json(messages):
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# llamar a OpenAI/Anthropic/Ollama y devolver el JSON ya parseado
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...
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entities, relations = extract_graph_hybrid(
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chunks=chunks,
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entity_schema=entity_schema,
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relation_types=relation_types,
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gliner_model=gliner,
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glirel_model=glirel,
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||||
llm_chat_json=llm_chat_json,
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confidence_threshold=0.6,
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min_entities_per_chunk=2,
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)
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# Deduplicar antes de persistir
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dedup = deduplicate_entities(entities, name_threshold=0.85)
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final_relations = deduplicate_relations(relations, dedup.name_to_id)
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```
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## Algoritmo
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Por cada chunk:
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1. **Regex (capa tecnica)** — `extract_iocs(chunk, ioc_types)` devuelve dicts
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`{value, start, end, type}` que se mapean a `EntityCandidate` con
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`type_ref` propio (`ioc_email`, `ioc_ip_address`, `ioc_domain`, ...) y
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`confidence=1.0`. Los offsets se anotan en `attributes['start'/'end']`
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para que GLiREL pueda mapearlos a tokens sin fallback `text.find`.
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2. **GLiNER (capa semantica)** — `extract_entities_gliner` con el schema y
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el `confidence_threshold` como filtro de score.
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3. **Merge** — IoCs + GLiNER deduplicados por `(name, type_ref)`. NO se
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colapsa fuzzy aqui; eso lo hace el caller.
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4. **LLM fallback (opcional)** — si el chunk tiene menos de
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`min_entities_per_chunk` entidades **o** `mean(gliner_confidence) <
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confidence_threshold` **y** `llm_chat_json is not None`, se invoca
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`extract_entities_llm` y se mezcla.
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5. **GLiREL (relaciones zero-shot)** — solo si hay >=2 entidades.
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6. **LLM fallback de relaciones (opcional)** — si GLiREL no devolvio nada
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con >=2 entidades **y** hay `llm_chat_json`, se invoca
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`extract_relations_llm` para ese chunk.
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`source_chunk_indices` y `source_chunk_index` se rellenan para que
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`deduplicate_relations` pueda reconstruir el grafo origen→destino.
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## Por que cascada y no all-LLM
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| Capa | Coste por 100 KB | Latencia | Calidad |
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|------|------------------|----------|---------|
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| `extract_iocs` (regex) | 0 | <50 ms | Precision 100% en IoCs tecnicos |
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| GLiNER (`gliner_multi-v2.1`) | 0 (modelo local, GPU/CPU) | ~1-3 s/chunk en CPU, <0.5 s en GPU | F1 0.7-0.85 en NER zero-shot |
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| GLiREL (`glirel-large-v0`) | 0 (modelo local) | ~2-4 s/chunk en CPU | F1 0.5-0.75 en RE zero-shot |
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| LLM (GPT-4 / Claude Sonnet) | $0.5-3 por 100 KB | 5-15 s/chunk | F1 0.85-0.95 |
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El pipeline hibrido reserva el LLM (caro y lento) para los chunks que
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GLiNER/GLiREL no resuelven con suficiente confianza. En corpus OSINT
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tipicos el LLM se invoca en <20% de los chunks → coste total 5-10x menor
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que un pipeline 100% LLM con perdida de calidad <5 puntos F1.
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## Solapamiento IoC ↔ GLiNER
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GLiNER puede detectar `apple.com` como `Organization` mientras que regex
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lo detecta como `domain`. **Decision intencional**: ambos se conservan
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con `type_ref` distinto (`osint_organization_go_cybersecurity` vs
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`ioc_domain`). `deduplicate_entities(..., same_type_only=True)` no las
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mezcla. El caller decide si quiere unificar (por ejemplo, anotando una
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relacion `domain_of` entre las dos).
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## Recomendaciones operativas
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- **Batch size**: ~100-200 chunks de 500-1000 caracteres por llamada al
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pipeline. Mas chunks → mas paralelismo aprovechable; menos chunks →
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menos overhead de carga del modelo.
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- **Latencia esperada (CPU)**: ~3-5 s/chunk sin LLM, +5-15 s/chunk si
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cae al LLM fallback.
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- **Latencia esperada (GPU)**: ~0.5-1 s/chunk sin LLM.
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- **Cuando bajar `confidence_threshold`**: en corpus con jerga muy
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especifica donde GLiNER no aprendio bien — pero esto incrementa el
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coste si hay LLM (mas chunks caen al fallback).
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- **Cuando subir `min_entities_per_chunk`**: si quieres forzar fallback
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LLM en chunks "ricos" para asegurar cobertura completa.
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## Notas
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- La deduplicacion fuzzy (Levenshtein + Union-Find) la hace
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`deduplicate_entities` — NO replicar aqui.
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- Los errores de cualquier extractor en cualquier chunk se capturan con
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`warnings.warn` y NO abortan el pipeline (robustez sobre completitud).
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- Las funciones LLM aceptan `language_instruction`; aqui se pasa como
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`languages` (default `"Respond in Spanish."`).
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- Pensar en una app `apps/osint_extractor/` que use este pipeline + sigma
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viz como demo. Fuera de scope de este issue.
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