pstlab/coco Docker 镜像 - 轩辕镜像

镜像概述

CoCo（deduCtiOn and abduCtiOn）推理器是一款专注于逻辑推理的工具镜像，核心功能是支持演绎推理（从一般规则推导出具体结论）和溯因推理（从观察结果反推可能原因）两种推理模式，为逻辑推理任务和知识处理场景提供计算支持。

核心功能与特性

• 双推理模式支持：同时支持演绎推理（deduction）和溯因推理（abduction），满足不同逻辑推理需求
• 逻辑兼容性：兼容常见逻辑表示语言（如命题逻辑、一阶逻辑片段等，具体取决于实现版本）
• 轻量级设计：镜像体积优化，易于部署和集成到各类推理流程中
• 灵活输入输出：支持通过文件或标准输入输出进行推理任务交互

使用场景

• 人工智能研究：作为推理引擎支持逻辑推理算法的开发与验证
• 逻辑编程辅助：辅助逻辑程序（如Prolog类程序）的推理过程测试与调试
• 知识图谱推理：用于知识图谱中的关系推理、实体补全及规则验证
• 学术与教育：逻辑推理教学演示、自动推理系统原型开发及相关学术研究

使用方法

基本运行命令

通过Docker容器运行CoCo推理器的基本命令格式如下：

bash
docker run --rm -v /本地数据路径:/data coco-reasoner [推理参数]

参数说明：

• --rm：容器退出后自动清理
• -v /本地数据路径:/data：挂载本地目录至容器内/data目录，用于输入推理数据和输出结果
• [推理参数]：推理任务的具体配置参数（见下文详细说明）

核心配置参数

演绎推理示例

1. 准备输入文件：在本地创建deduction_rules.txt，写入命题逻辑规则：

   P → Q
   Q → R
   P
   

2. 执行推理任务：

   bash
   docker run --rm -v $(pwd):/data coco-reasoner --deduction --input /data/deduction_rules.txt --output /data/deduction_result.txt --format propositional
   

3. 查看结果：本地生成deduction_result.txt，内容为演绎推理结论：R

溯因推理示例

1. 准备输入文件：在本地创建abduction_input.txt，写入背景知识和观察结果：

   背景知识：
   P → Q
   R → Q
   
   观察结果：
   Q
   

2. 执行推理任务：

   bash
   docker run --rm -v $(pwd):/data coco-reasoner --abduction --input /data/abduction_input.txt --output /data/abduction_result.txt --format propositional
   

3. 查看结果：本地生成abduction_result.txt，内容为溯因推理结论（可能原因）：P, R

注意事项

• 输入文件需遵循指定格式要求（具体格式规范请参考CoCo推理器官方文档）
• 大规模推理任务建议通过--memory参数调整容器内存限制（如--memory 2g）
• 未指定--output时，推理结果默认输出至标准输出（stdout）