时间计量词汇问答

项目概述

时间计量词汇问答项目基于Django框架，旨在构建一个智能化的基于时间计量词汇的知识图谱问答系统。该项目通过大语言模型自动抽取文本中的知识三元组，搭建结构化的图数据库，实现时间相关知识的高效管理与查询，并为用户提供便捷的问答交互界面。

核心价值

• 自动化知识抽取与结构化存储，降低人工标注成本，提高知识图谱构建效率。
• 利用Neo4j图数据库实现语义丰富的时间知识管理，支持复杂关系查询。
• 结合用户身份管理机制保障系统安全，提供个性化服务。
• 通过现代前端技术构建响应式用户界面，提升用户体验，支持多维度搜索和智能问答。

解决的关键问题

• 如何从非结构化文本中准确提取时间相关的实体及其关系。
• 如何高效存储并管理庞大且复杂的时间知识图谱数据。
• 如何实现基于知识图谱的智能问答功能，满足用户对时间计量词汇的查询需求。
• 如何保障系统的用户身份安全及访问控制。

目标用户群体

• 研究时间计量词汇及相关领域的学者和专业人士。
• 需要基于时间知识进行语义查询和数据挖掘的开发者与数据分析师。
• 对时间知识问答产生兴趣的普通用户和教育培训机构。

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技术架构

整体架构设计

本项目采用典型的前后端分离架构，后端基于Django框架搭建Web服务，前端通过HTML模板渲染动态页面，客户端通过浏览器访问交互。核心知识图谱数据存储采用Neo4j图数据库，知识抽取环节依托OpenAI大语言模型API。系统主要分为四大核心模块：知识抽取（llm）、图数据库管理（myneo4j）、用户账户管理（accounts）及前端展示（templates）。

主要技术栈

• 后端框架：Django（Python）
• 知识抽取：OpenAI ChatCompletion API（基于大语言模型）
• 图数据库：Neo4j（利用py2neo Python客户端）
• 前端技术：HTML5、Bootstrap CSS框架、JavaScript及多种UI图标库
• 自然语言处理：jieba分词（中文分词支持）
• 用户管理：Django内置认证系统扩展

模块间的关系和交互

• llm模块负责调用大语言模型抽取文本中的知识三元组，并将数据清洗后通过import_neo4j.py导入Neo4j数据库，构建知识图谱。
• myneo4j模块作为后端数据管理层，定义图数据库数据模型，封装数据库查询与操作接口，支持问答和图谱查询功能，同时为前端视图提供数据支持。
• accounts模块管理用户身份认证与授权，为系统提供安全访问控制，保障用户数据安全。
• templates模块负责前端页面渲染，展示用户认证界面、搜索结果和问答交互，调用myneo4j模块提供的接口展示动态内容。

各模块协同构成闭环：从大语言模型抽取知识、存储于图数据库、通过后端接口供前端查询展示，最终实现用户友好的时间计量词汇问答服务。

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功能模块

1. llm模块（知识抽取与导入）

• extract_triplets.py：调用OpenAI API，基于设计提示词抽取文本中的实体-关系-实体三元组，输出标准格式数据。
• import_neo4j.py：对抽取结果进行数据清洗，去除无效符号，利用Cypher语句将数据幂等写入Neo4j图数据库。
• 特点：结合大语言模型和图数据库技术实现自动化知识构建，支持高质量知识图谱的动态更新。

2. myneo4j模块（图数据库管理与查询）

• models.py：定义MyNode和MyWenda模型，分别表示图数据库节点和问答数据。
• pyneo_utils.py：封装与Neo4j交互的工具函数，支持节点查找、关系查询等多种操作。
• views.py：处理用户请求，调用工具函数完成图谱查询及问答，渲染对应页面。
• urls.py：路由定义，映射请求到具体视图函数。
• admin.py：后台管理配置，实现数据维护。
• 特点：基于py2neo执行高效Cypher查询，支持复杂条件匹配，集成中文分词辅助问答功能。

3. accounts模块（用户身份管理）

• models.py：扩展Django默认用户模型，增加明文密码字段用于后台管理特殊需求。
• forms.py：用户注册与登录的表单验证。
• views.py：实现用户注册、登录、注销及信息修改。
• urls.py：定义用户相关路由。
• admin.py：后台用户管理界面配置，实现密码加密保存逻辑。
• 特点：保障系统安全，提供灵活的用户认证与权限管理，支持前端身份交互。

4. templates模块（前端展示）

• 提供8个主要HTML模板，涵盖首页、登录、注册、搜索（多视角）、问答页面。
• 采用Bootstrap及多种UI库实现响应式设计，提升用户体验。
• 通过模板引擎动态渲染后端数据，实现前后端无缝衔接。
• 支持多维度搜索结果展示和时间计量词汇问答交互。

模块间协作关系

• llm模块产出知识图谱数据，myneo4j模块负责存储和查询，templates模块展示查询/问答结果，accounts模块提供用户身份保障。
• 用户发起请求，经过accounts身份验证，访问myneo4j提供的知识图谱接口，templates模块渲染结果。
• llm模块可定时或按需更新图谱数据，保证知识库的动态性和准确性。

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项目结构

xy25_neo4j_time/
├── accounts/           # 用户账户管理模块：模型、视图、表单及后台配置
├── llm/                # 知识抽取模块：文本三元组抽取与Neo4j导入
├── myneo4j/            # 图数据库管理模块：模型定义、数据库操作、查询接口
├── templates/          # 前端HTML模板，页面展示及用户交互
├── static/             # 静态资源：CSS、JS、图片、字体等
├── xy_neo4j/           # Django项目配置及入口文件
├── manage.py           # Django项目管理脚本
├── cleanall.py         # 辅助脚本（清理等）
├── datas/              # 数据文件存储（如文本资源）
├── owl/                # 本体文件及相关工具
├── .venv/              # 虚拟环境目录
├── .idea/              # IDE配置文件（如PyCharm）
└── README.md           # 项目说明文档

关键目录和文件说明

• accounts/：负责用户管理，关键文件包括models.py（UserProfile定义）、views.py（登录注册逻辑）、forms.py（表单验证）。
• llm/：包含extract_triplets.py（调用大语言模型抽取知识）、import_neo4j.py（导入Neo4j），以及数据清洗文件。
• myneo4j/：实现图数据库操作，含models.py定义节点和问答模型，pyneo_utils.py封装数据库操作，views.py处理查询请求。
• templates/：存放HTML模板文件，支持动态页面渲染。
• static/：存储项目所需的CSS样式、JS脚本、图片等静态资源，保证前端页面美观和交互流畅。
• xy_neo4j/：Django项目配置目录，包含settings.py、urls.py等核心配置文件。

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部署和运行

环境要求

• Python 3.8及以上
• Django框架（推荐版本3.x或4.x）
• Neo4j图数据库（4.x或更高版本）
• OpenAI API Key（用于调用大语言模型）
• 依赖库：py2neo、jieba、requests等Python第三方库
• 前端资源支持（Bootstrap等CSS/JS文件）

安装与配置步骤

1. 环境准备

• 创建Python虚拟环境，安装依赖库（pip install -r requests.txt）。
• 安装并启动Neo4j数据库，配置访问账号密码。
• 获取OpenAI API Key，配置于项目环境变量或配置文件中。

1. 项目配置

• 修改xy_neo4j/settings.py，配置数据库连接、静态文件路径、API密钥等。
• 配置Neo4j连接信息，确保py2neo可成功连接。

1. 初始化数据库

• 运行Django迁移命令：python manage.py migrate初始化关系型数据库结构。
• 通过llm模块执行知识抽取脚本，导入初始知识图谱数据。

1. 启动服务

• 运行Django开发服务器：python manage.py runserver。
• 访问浏览器输入http://127.0.0.1:8000，进入项目首页。

启动方式

• 直接使用Django manage.py启动命令，适合开发和测试环境。
• 生产环境建议使用Gunicorn、Nginx等WSGI服务器进行部署，确保性能和稳定性。
• Neo4j数据库需确保持续运行状态，提供后端数据支持。

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总结

时间计量词汇问答项目集成了大语言模型自动知识抽取、图数据库高效存储与查询、用户身份安全管理以及现代前端展示技术，构建了一个功能完善且用户体验良好的时间知识问答系统。项目技术架构清晰，模块划分合理，充分发挥了人工智能与知识图谱技术的优势，服务于时间计量词汇的专业研究及智能问答应用，具备良好的扩展性和实用价值。

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如有问题请联系作者：https://qalangtao.com 。
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