Update graphrag_agent.py

graphrag_agent.py

@@ -698,22 +698,37 @@ def whether_to_interact(state):
     else:
         return "stop_flow"
 
-# 创建存放目录
-os.makedirs("data", exist_ok=True)
-
-# 从 Hugging Face 下载 data.zip
-zip_path = hf_hub_download(
-    repo_id="achenyx1412/DGADIS",
-    filename="data.zip",
-    repo_type="dataset",
-    token=HF_TOKEN
-)
+# 数据存放路径
+DATA_DIR = "data"
+ZIP_FILE = "data.zip"
+
+# ✅ 如果 data/ 已存在且非空，就跳过下载
+if os.path.exists(DATA_DIR) and any(os.scandir(DATA_DIR)):
+    print("✅ 已检测到本地 data 文件夹，跳过下载。")
+
+else:
+    # 如果没有解压好的 data，但有 data.zip，则直接解压
+    if os.path.exists(ZIP_FILE):
+        print("📦 检测到本地 data.zip，正在解压...")
+        with ZipFile(ZIP_FILE, "r") as zip_ref:
+            zip_ref.extractall(DATA_DIR)
+        print("✅ 已成功解压本地 data.zip")
 
-# 解压到 data 文件夹
-with ZipFile(zip_path, "r") as zip_ref:
-    zip_ref.extractall("data/")
+    else:
+        # 如果连 data.zip 都没有，才从 HF 下载
+        print("🌐 未检测到本地数据，开始从 Hugging Face 下载 data.zip...")
+        zip_path = hf_hub_download(
+            repo_id="achenyx1412/DGADIS",
+            filename="data.zip",
+            repo_type="dataset",
+            token=HF_TOKEN
+        )
 
-print("✅ 已成功下载并解压 data.zip")
+        # 解压
+        print("📦 正在解压 data.zip...")
+        with ZipFile(zip_path, "r") as zip_ref:
+            zip_ref.extractall(DATA_DIR)
+        print("✅ 已成功下载并解压 data.zip")
 
 def neo4j_retrieval(state: MyState):
     logger.info("---NODE: neo4j_retrieval---")