基于知识图谱的文物问答系统

基于知识图谱的文物问答系统

项目概述

本项目旨在构建一个基于知识图谱技术的文物问答系统,利用图数据库Neo4j对文物数据进行结构化管理,并结合大语言模型(LLM)实现智能问答交互。系统通过整合文物数据的多维属性和复杂关系,提供用户友好的查询和自然语言问答服务,助力文化遗产的数字化保护与传播。

核心价值在于:

  • 实现文物数据的高效结构化存储与管理,支持复杂语义查询;
  • 结合人工智能技术提升用户与文物知识图谱的交互体验;
  • 提供安全稳定的用户身份认证和个性化服务;
  • 促进文物信息的智能化访问和知识发现,服务文化研究及公众教育。

系统主要解决了传统文物信息孤岛、查询效率低、用户互动体验差等问题,目标用户群体包括博物馆工作人员、文物研究学者、文化爱好者以及相关教育机构。

技术架构

整体架构设计

系统基于Django框架搭建,采用典型的前后端分层设计:

  • 数据层:通过datas模块实现Excel等外部数据源向Neo4j图数据库的导入和结构化管理;
  • 业务逻辑层myneo4j模块承担知识图谱的节点与关系管理、图谱查询及智能问答功能;
  • 用户管理层accounts模块负责用户身份认证、权限控制及信息维护;
  • 展示层:基于Django模板的templates目录提供用户交互界面,实现数据动态渲染与交互;
  • 辅助资源层staticmedia目录保存静态资源和上传文件。

整体架构围绕Neo4j图数据库构建知识图谱,结合OpenAI GPT模型实现基于图谱的智能问答,保证数据的准确性和交互的智能化。

主要技术栈

  • 后端框架:Python 3.x + Django
  • 图数据库:Neo4j,使用py2neo库进行交互
  • 数据处理:pandas(Excel数据读取与清洗),tqdm(进度可视化)
  • 前端技术:Django模板语言,Bootstrap,Material Design Icons,JavaScript
  • AI集成:OpenAI GPT模型接口调用
  • 用户认证:Django自带认证系统扩展(AbstractUser继承)
  • 开发工具:PyCharm IDE,虚拟环境管理

模块间关系和交互

  • datas模块负责数据导入,提供底层数据支持,供myneo4j模块调用以保证图谱数据完整;
  • myneo4j模块作为系统核心,调用datas导入的图数据库数据,提供查询和智能问答接口,并依赖accounts模块实现用户身份验证和问答数据管理;
  • accounts模块为系统提供安全稳定的用户认证和权限管理,保障业务模块安全访问;
  • templates模块通过视图函数与后端业务逻辑交互,承担用户界面渲染和操作入口;
  • 静态资源目录支持前端页面的样式和交互效果。

功能模块

1. datas模块

  • 功能介绍
  • 解析并清洗Excel等外部文物数据源,转换为适合图数据库存储的结构化格式;
  • 利用pandas高效处理多维数据字段(编号、名称、年代、类别、尺寸、质量、图片等);
  • 通过py2neo接口批量导入数据至Neo4j,实现文物知识图谱的基础构建;
  • 进度可视化反馈导入状态,提升用户体验。
  • 模块协作
  • myneo4j模块提供原始且结构化的知识图谱数据支持;
  • 保证图数据库数据的完整性和准确性,支撑后续查询和智能问答功能。

2. myneo4j模块

  • 功能介绍
  • 定义知识图谱中节点(文物实体)及其关系的数据模型;
  • 提供图数据库节点和关系的增删改查功能;
  • 支持基于图谱的节点关系可视化展示;
  • 集成OpenAI GPT接口,实现基于知识图谱的自然语言智能问答;
  • 管理用户问答数据,支持问答记录存储与查询。
  • 模块协作
  • 调用datas模块的图谱数据;
  • 依赖accounts模块用户信息实现问答与用户关联;
  • 通过视图层与前端页面交互,展示查询结果和问答交互界面。

3. accounts模块

  • 功能介绍
  • 用户注册、登录、登出及密码管理;
  • 用户个人信息查看与修改;
  • 用户模型扩展,支持手机号码等附加信息;
  • 提供管理后台用户信息维护功能;
  • 访问权限控制保障系统安全。
  • 模块协作
  • myneo4j模块提供用户身份验证基础;
  • 配合模板层实现用户认证相关页面的渲染和交互。

4. templates目录

  • 功能介绍
  • 提供系统各功能页面模板,包括首页、登录、注册、个人信息、密码修改、知识图谱查询及问答页面;
  • 实现模板继承机制,统一页面布局和资源加载;
  • 支持动态数据绑定与表单提交,保障前后端数据交互的安全性和有效性;
  • 采用Bootstrap等前端UI框架,实现响应式、美观的用户界面。
  • 模块协作
  • myneo4jaccounts模块视图层紧密结合,作为用户交互的前端入口;
  • 通过表单和AJAX与后端业务逻辑交互,实现功能调用。

项目结构

xy25_neo4j_cultural/
├── accounts/           # 用户账户管理模块,包含模型、视图、表单、路由、后台管理
├── datas/              # 数据导入模块,负责Excel数据处理与Neo4j导入
├── myneo4j/            # 核心知识图谱与问答模块,含图数据库操作和智能问答功能
├── templates/          # Django模板目录,存放前端页面模板文件
├── static/             # 静态资源目录,包括CSS、JS、字体和图片等
├── media/              # 用户上传文件存储目录
├── xy_neo4j/           # Django项目配置目录,含settings、urls等基础配置文件
├── manage.py           # Django项目管理脚本
├── .venv/              # Python虚拟环境目录
├── .idea/              # IDE配置文件目录
├── README.md           # 项目说明文档
└── requests.txt        # Python依赖库列表

关键目录和文件说明

  • datas/data_import.py:核心数据导入脚本,实现Excel文件解析和Neo4j数据写入;
  • myneo4j/models.py:定义知识图谱节点及问答数据模型;
  • myneo4j/pyneo_utils.py:封装图数据库操作工具函数,支持节点查询与关系匹配;
  • myneo4j/views.py:业务逻辑实现,处理图谱查询、问答请求及结果渲染;
  • accounts/models.py:用户模型定义,扩展Django默认用户字段;
  • templates/目录下的HTML文件:负责不同功能页面的展示,如index.html(首页查询)、wenda.html(智能问答)、login.html(登录)等;
  • xy_neo4j/settings.py:项目核心配置文件,包含数据库、应用注册及中间件配置。

部署和运行

环境要求

  • Python 3.8及以上版本
  • Django 3.x或更高
  • Neo4j 图数据库(建议Neo4j 4.x或以上)
  • 安装Python依赖库,包含pandaspy2neotqdmrequests
  • OpenAI API访问权限及密钥
  • 支持现代浏览器的前端访问环境

安装和配置步骤

  1. 克隆项目代码至本地环境;
  2. 创建并激活Python虚拟环境,执行pip install -r requests.txt安装依赖;
  3. 配置xy_neo4j/settings.py,设置数据库连接、OpenAI API密钥及其他参数;
  4. 启动并配置Neo4j数据库,确保连接信息正确;
  5. 使用datas/data_import.py导入文物数据至Neo4j,执行导入脚本时可观察进度条;
  6. 运行python manage.py migrate同步数据库,创建相关表结构;
  7. 创建超级管理员账号,便于后台管理用户和问答数据。

启动方式

  • 使用Django开发服务器启动项目:
  python manage.py runserver
  • 访问http://127.0.0.1:8000/进入系统首页,进行用户注册、登录,使用知识图谱查询及智能问答功能。

本项目通过深度融合图数据库技术与人工智能问答模型,构建了一个面向文物领域的智能知识平台,具备数据结构化、语义化查询及交互式问答的综合能力,为文化遗产的数字化利用提供了有力的技术支撑。


如有问题请联系作者:https://qalangtao.com 。
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图片[1]-基于知识图谱的文物问答系统
图片[2]-基于知识图谱的文物问答系统
图片[3]-基于知识图谱的文物问答系统
图片[4]-基于知识图谱的文物问答系统
图片[5]-基于知识图谱的文物问答系统
图片[6]-基于知识图谱的文物问答系统
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