基于多模态大模型微调的鸟类识别系统

项目概述

本项目旨在结合多模态大模型微调技术，构建一个高效准确的鸟类识别系统。该系统通过整合图像识别与知识图谱问答功能，为用户提供基于图像的智能鸟类识别和相关信息查询服务。项目的核心价值在于利用先进的人工智能技术，帮助用户轻松识别各种鸟类，拓展用户对鸟类知识的了解，促进生态保护和自然科学的普及。

• 主要目的与价值：
• 利用多模态深度学习模型提升鸟类图像识别的准确率
• 结合知识图谱技术，提供丰富的鸟类背景知识问答支持
• 构建友好易用的WEB交互界面，方便用户上传图片并获得识别结果及相关知识
• 利用大模型微调技术，实现特定领域（鸟类识别）的模型定制与优化
• 解决的核心问题：
• 鸟类种类繁多，传统识别难度大且效率低
• 单一模态信息不足以实现高效准确识别
• 鸟类认知信息零散，缺乏系统整合展示
• 对专业知识的查询缺乏便捷通道
• 目标用户群体：
• 自然爱好者与鸟类观察者
• 生态环保研究人员
• 教育机构及科普工作者
• 需要鸟类识别及知识辅助的相关应用开发者

技术架构

• 技术栈：
• 后端框架：Django（3.2版本）
• 前端技术：HTML/CSS（主要为单页index.html模板）
• 数据库系统：使用Django ORM管理MySQL或其他关系型数据库，结合Neo4j图数据库进行知识图谱存储与查询
• 人工智能组件：
  • 多模态大模型调用（通过openai Python包接口）
  • 图像处理与识别（可能集成OpenAI图像识别接口及自定义微调模型）
• 第三方库：
  • py2neo：Python操作Neo4j图数据库
  • openai：调用OpenAI接口实现大模型交互
  • PIL（Pillow）：图片处理
  • 其他科学计算库如numpy
• 项目框架和依赖：
• 虚拟环境配置在.venv目录中，管理所有依赖包
• requirements.txt中列出所有运行时依赖
• manage.py为Django项目管理脚本
• xy25_rag为Django核心配置目录，包含settings、路由等文件
• qa为核心应用模块，负责业务逻辑实现
• 静态文件存放在static，媒体文件存放在media，用户上传文件保存在media/uploads
• 架构设计模式：
• 典型的MVC(MVT)模式，前端页面交互通过Django视图（views）处理业务逻辑
• 使用视图函数及CSRF防护策略，提高安全性
• 结合数据库模型存储问答和节点信息
• 通过REST-like接口与前端进行数据交互（主要为chat接口处理post请求）
• 大模型服务与图数据库通过专门封装工具模块交互，解耦清晰
• 数据库设计：
• 关系型数据库存储基本节点（MyNode）和问答信息（MyWenda）数据表
• Neo4j图数据库构建知识图谱，存储鸟类信息节点及其关系
• 通过py2neo库管理图数据库访问，支持复杂查询及关系遍历

功能模块

1. 用户交互与前端界面

• 展示简单明了的主页（index.html），允许用户输入文本问题或上传鸟类图片
• 前端页面采用响应式设计，保证良好用户体验

2. 聊天接口（文本+图片识别）

• qa/views.py中的chat视图处理用户POST请求
• 支持接收用户文本提问及图像上传
• 图像上传后服务器保存于media/uploads，调用多模态大模型进行鸟类识别
• 利用ask_ollama_with_image函数将图片内容转化为鸟类名称
• 根据识别出的鸟类名称调用get_neo4j_info获取图数据库中的相关知识作为回应
• 提供针对文本问题的智能问答能力

3. 知识图谱查询

• 利用py2neo操作Neo4j图数据库，查询与识别鸟类相关的节点和关系
• 方法get_neo4j_info执行Cypher查询，提取节点间关系和属性信息
• 整合查询结果，形成结构化的知识描述反馈给前端

4. 数据初始化

• 通过init_datas路由接口，支持系统初始数据导入和模型节点构建（具体实现未详）

5. 数据模型定义

• qa/models.py定义了两个Django数据模型：
• MyNode：存储鸟类或相关节点名称及类型，支持后台管理
• MyWenda：存储问答对，支持补充问答知识库

6. 调用外部微调模型

• 通过封装的vl_server.py中的接口与大模型通信，完成多模态微调推理
• 支持图片与文本输入联合推理，增强识别准确性

模块间关系

• 视图层与模型层交互：通过Django ORM查询和存储知识与问答数据
• 视图层调用工具层pyneo_utils.py与图数据库交互，用于知识查询
• 视图层调用大模型接口处理图像识别和自然语言问答
• 前端通过AJAX POST请求与后端chat接口通信

项目结构

xy25_graphrag_bird/         # 项目根目录
├── .idea/                  # 集成开发环境配置文件夹（PyCharm）
├── .venv/                  # Python虚拟环境
├── datas/                  # 数据文件（如鸟类数据CSV等）
├── media/                  # 媒体文件保存目录（用户上传图片等）
│   └── uploads/            # 用户上传的图片文件
├── qa/                     # 核心业务Django应用
│   ├── migrations/         # 数据库迁移文件
│   ├── models.py           # 数据模型定义
│   ├── views.py            # 视图函数，业务逻辑入口
│   ├── urls.py             # 应用路由配置
│   ├── pyneo_utils.py      # Neo4j图数据库访问工具
│   ├── vl_server.py        # 大模型调用封装
│   └── admin.py            # 管理后台配置
├── static/                 # 静态资源文件（JS、CSS等）
├── templates/              # 前端模板文件
│   └── index.html          # 主页模板
├── uploads/                # 备用上传文件目录
├── xy25_rag/               # Django项目主要配置目录
│   ├── settings.py         # 项目核心配置
│   ├── urls.py             # 全局URL路由配置
│   ├── wsgi.py             # WSGI部署接口
│   └── asgi.py             # ASGI部署接口
├── manage.py               # Django管理命令入口
├── README.md               # 项目说明文档
└── requirements.txt        # Python依赖列表

• 关键文件说明：
• qa/models.py：定义业务核心数据模型MyNode（节点信息）和MyWenda（问答信息）
• qa/views.py：实现网页视图及API，核心chat接口实现多模态交互和问答
• qa/pyneo_utils.py：封装Neo4j数据库连接和查询逻辑，实现知识图谱的获取
• qa/urls.py：配置路由，实现网站主页、聊天接口及数据初始化路径
• xy25_rag/settings.py：Django项目全局配置，包括数据库、路径等
• templates/index.html：系统主界面，提供图片上传和问题输入的用户界面
• .venv/提供隔离的Python环境及所有依赖库

部署和运行

• 环境要求：
• Python 3.9 版本
• 安装并配置Neo4j数据库（本地地址http://localhost:7474，用户名neo4j，密码123456）
• 支持运行Django的服务器环境（支持Python和pip）
• 网络访问权限，能够调用OpenAI或其他大模型API
• 可选：PyTorch等深度学习库用于本地模型微调（根据实际需求）
• 安装步骤：

1. 克隆项目代码仓库到本地。
2. 进入项目目录，创建虚拟环境：
   bash python3.9 -m venv .venv source .venv/bin/activate
3. 安装依赖：
   bash pip install -r requirements.txt
4. 配置xy25_rag/settings.py，确认数据库连接及OpenAI API密钥正确。
5. 初始化数据库，执行migrations：
   bash python manage.py migrate
6. 启动Neo4j图数据库服务（必要时导入知识图谱数据）。
7. 运行开发服务器：
   bash python manage.py runserver
8. 访问http://localhost:8000/，打开系统主页。

• 配置说明：
• settings.py中设置MEDIA_ROOT和STATIC_ROOT以确保文件上传与静态资源访问。
• 需要配置OpenAI相关密钥或其他大模型接口参数，便于调用多模态识别与问答功能。
• Neo4j连接地址、用户名及密码在qa/pyneo_utils.py中硬编码，建议部署时作环境变量管理。
• 启动方式：
• 开发环境下使用python manage.py runserver直接运行。
• 生产环境可使用WSGI/ASGI服务器（如Gunicorn、uWSGI或Daphne）搭配Nginx做反向代理。
• 需确保Neo4j图数据库与Python环境保持可访问。

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总结

基于多模态大模型微调的鸟类识别系统，通过Django框架构建了结合图像识别与知识图谱问答的智能识别平台。系统以高质量的用户交互界面为入口，内部整合了OpenAI大模型接口以及Neo4j图数据库，为用户提供智能鸟类识别及丰富的背景知识查询。该系统技术架构先进，模块解耦清晰，适合生态保护、科普教育及相关科研场景应用，具备广泛的业务推广和技术扩展潜力。

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如有问题请联系作者：https://qalangtao.com 。

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