graphrag数据结构知识图谱问答

graphrag数据结构知识图谱问答

项目概述

graphrag数据结构知识图谱问答是基于Django框架开发的一个面向数据结构领域的知识图谱构建与智能问答系统。项目旨在将数据结构相关知识通过结构化的关系三元组,构建成易于查询和可视化的知识图谱,并结合自然语言问答技术,提供高效、智能的知识查询服务。

  • 主要目的和价值
  • 利用Neo4j图数据库技术实现数据结构知识的图形化存储,提升知识管理的系统化和可视化水平。
  • 结合本地graphrag问答引擎及外部大语言模型(如OpenAI GPT),实现基于图谱的智能问答,增强用户交互体验。
  • 提供完整的用户账户管理和权限控制,支持个性化的问答数据记录与管理。
  • 通过响应式前端页面,实现图谱查询、问答交互及用户认证的无缝衔接。
  • 解决的核心问题
  • 传统文本知识难以结构化和高效检索,知识图谱的构建解决了这一瓶颈。
  • 自然语言查询与知识图谱的结合,提升了专业领域知识问答的准确性和智能化。
  • 用户身份管理保证系统安全性和问答数据的个性化追踪。
  • 目标用户群体
  • 数据结构及计算机科学领域的学生、教师和研究人员。
  • 需要高效获取数据结构专业知识的开发者或知识工作者。
  • 对知识图谱及智能问答技术感兴趣的技术人员和产品开发者。

技术架构

整体架构设计

项目采用Django MVC架构,划分为数据层、业务逻辑层和表现层三大部分:

  • 数据层:基于Neo4j图数据库,利用py2neo库进行图数据的管理与操作,负责知识图谱的存储和维护。
  • 业务逻辑层:Django后端模块实现图谱数据的查询、图数据库操作、问答引擎集成及用户认证业务。
  • 表现层:基于Django模板系统构建响应式前端页面,提供图谱查询、智能问答及用户管理界面。

问答系统支持本地graphrag引擎和远程大语言模型API的混合调用,结合中文分词技术(Jieba),实现高效自然语言理解与处理。

主要技术栈

  • 后端框架:Django
  • 图数据库:Neo4j,py2neo库
  • 问答引擎:本地graphrag可执行文件调用,OpenAI GPT模型API
  • 前端技术:Django模板语言(DTL)、Bootstrap、Material Design图标
  • 辅助库:Jieba中文分词,RESTful接口设计

模块间的关系和交互

  • datas模块负责知识图谱的构建,将CSV格式的关系三元组导入Neo4j,作为底层数据支撑。
  • myneo4j模块作为核心后端,管理图数据库节点与关系,处理查询请求,调用问答引擎,提供接口给前端。
  • accounts模块实现用户注册登录及信息管理,支持用户身份认证和权限控制,为问答记录和个性化功能提供支持。
  • templates模块负责前端页面渲染,结合myneo4j和accounts模块提供的数据,实现交互式查询和问答界面。

整体形成“数据采集-图谱构建-智能问答-用户管理-前端展示”的完整闭环。

功能模块

1. datas模块

  • 功能介绍
  • 读取CSV格式的知识三元组数据文件(如data.csv)。
  • 利用py2neo连接Neo4j数据库,动态构建图谱节点和关系。
  • 实现节点查重,避免重复创建,保证图谱数据一致性。
  • 支持批量导入,构建数据结构领域专业知识的底层图谱。
  • 模块协作
  • 生成的图数据库数据被myneo4j模块调用,作为知识问答和查询的基础数据。
  • 可与外部数据采集或预处理模块结合,实现数据的自动化更新。

2. myneo4j模块

  • 功能介绍
  • 定义图谱相关的Django模型,管理节点和关系数据持久化。
  • 封装Neo4j操作工具,实现节点查找、关系查询及数据格式化。
  • 集成本地graphrag问答引擎,处理语义问答请求,解析响应结果。
  • 提供RESTful接口,通过Django视图处理前端请求,返回查询和问答结果。
  • 集成OpenAI GPT模型API,丰富问答能力。
  • 支持中文分词,提升文本处理精度。
  • 模块协作
  • 依赖accounts模块提供用户身份信息,支持问答数据的用户关联和管理。
  • 为templates模块提供数据接口,驱动前端展示和交互。
  • 结合datas模块提供的图数据库,实现知识查询及图谱问答功能。

3. accounts模块

  • 功能介绍
  • 自定义用户模型UserProfile,扩展手机号和明文密码字段。
  • 提供用户注册、登录、登出、信息修改等表单和视图逻辑。
  • 使用Django密码加密存储,确保账户安全。
  • 后台管理界面支持用户信息的管理和维护。
  • 模块协作
  • 为myneo4j模块提供身份认证支持,确保问答记录及权限控制。
  • 支持templates模块用户相关页面的访问与渲染。

4. templates模块

  • 功能介绍
  • 基础模板base.html,统一导航栏和页面布局,实现复用。
  • 图谱查询页面index.html,支持输入起始节点、关系和终止节点的查询。
  • 关系图谱问答页面wenda.html,提供智能问答交互界面。
  • 用户认证相关页面(login.html、register.html、modify.html、my_info.html),实现用户登录、注册、密码修改和个人信息管理。
  • 模块协作
  • 与myneo4j视图层交互,动态渲染查询及问答结果。
  • 依赖accounts模块完成用户身份验证和信息展示。
  • 结合静态资源模块,提供丰富的前端样式和交互体验。

模块间协作关系总结

  • datas模块负责图谱底层数据构建,输出Neo4j数据库内容。
  • myneo4j模块操作Neo4j数据,处理业务逻辑,提供问答和接口服务。
  • accounts模块管理用户身份,实现安全认证和权限控制。
  • templates模块呈现用户界面,承载查询、问答及用户管理交互。

各模块分工明确、协作紧密,共同支撑项目的知识图谱问答功能。

项目结构

xy25_neo4j_datastructure/
├── accounts/              # 用户管理模块
│   ├── models.py          # 自定义用户模型定义
│   ├── forms.py           # 登录注册表单及验证
│   ├── views.py           # 用户视图逻辑
│   ├── admin.py           # 后台用户管理配置
│   └── urls.py            # 用户相关路由
├── datas/                 # 数据导入与图谱构建模块
│   ├── data.csv           # 关系三元组数据文件
│   └── main.py            # CSV读取并写入Neo4j核心脚本
├── myneo4j/               # 知识图谱问答核心后端模块
│   ├── models.py          # 图谱相关模型定义
│   ├── pyneo_utils.py     # Neo4j数据库操作封装
│   ├── graphrag_utils.py  # 本地问答引擎调用封装
│   ├── views.py           # 业务视图处理
│   ├── urls.py            # 路由配置
│   └── admin.py           # 后台模型注册
├── templates/             # 前端页面模板
│   ├── base.html          # 基础布局模板
│   ├── index.html         # 图谱查询页面
│   ├── wenda.html         # 智能问答页面
│   ├── login.html         # 登录页面
│   ├── register.html      # 注册页面
│   ├── modify.html        # 修改密码页面
│   └── my_info.html       # 用户信息页面
├── static/                # 静态资源(CSS、JS、图片等)
├── xy_neo4j/              # Django项目配置目录
│   ├── settings.py        # 项目全局配置
│   ├── urls.py            # 主路由配置
│   ├── wsgi.py            # WSGI入口
│   └── asgi.py            # ASGI入口
├── manage.py              # Django管理脚本
└── requests.txt           # 依赖包列表
  • accounts:负责用户的模型、视图、表单及后台管理,支持用户身份认证。
  • datas:实现知识图谱的数据导入,负责将CSV数据写入Neo4j。
  • myneo4j:核心业务逻辑实现,包括图数据库操作、问答引擎集成及接口服务。
  • templates:前端页面布局与渲染,承载用户交互界面。
  • static:存放CSS、JavaScript、图片等静态资源,支持前端表现。
  • xy_neo4j:Django项目配置文件,定义全局路由和设置。

部署和运行

环境要求

  • Python 3.9及以上
  • Neo4j图数据库(建议使用官方社区版)
  • Django框架(版本兼容项目代码)
  • 依赖Python库:py2neo、jieba、requests等(详见requests.txt)
  • 可选:OpenAI API访问权限(用于增强问答能力)
  • 操作系统:Linux、macOS或Windows均可

安装和配置步骤

  1. 安装依赖环境
  • 创建Python虚拟环境(推荐)
  • 使用pip安装依赖:pip install -r requests.txt
  1. 配置Neo4j数据库
  • 安装并启动Neo4j数据库服务
  • 创建数据库用户,配置用户名和密码
  • 在datas/main.py及myneo4j/pyneo_utils.py中配置数据库连接参数(URI、用户名、密码)
  1. 数据导入
  • 确保datas目录下的data.csv文件准备就绪
  • 运行datas/main.py脚本导入知识图谱数据到Neo4j
  1. Django项目配置
  • 修改xy_neo4j/settings.py,配置数据库、静态文件路径等参数
  • 运行数据库迁移命令:python manage.py migrate
  • 创建超级用户:python manage.py createsuperuser

启动方式

  • 启动Django开发服务器:
  python manage.py runserver
  • 访问浏览器,打开http://127.0.0.1:8000/进入系统首页
  • 使用注册或登录功能进入系统,进行知识图谱查询和智能问答

以上即为graphrag数据结构知识图谱问答项目的整体介绍文档。该项目在数据结构知识管理和自然语言问答领域具备高度集成的技术优势,结合图数据库与多样化问答引擎,提升专业知识的智能化获取体验。


如有问题请联系作者:https://qalangtao.com 。
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