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:
static
和media
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
- 为
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
- 为
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
- 与
myneo4j
、accounts
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
pandas
、py2neo
、tqdm
、requests
等 - 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
- 克隆项目代码至本地环境;
- 创建并激活Python虚拟环境,执行
pip install -r requests.txt
安装依赖; - 配置
xy_neo4j/settings.py
,设置数据库连接、OpenAI API密钥及其他参数; - 启动并配置Neo4j数据库,确保连接信息正确;
- 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; - 运行
python manage.py migrate
同步数据库,创建相关表结构; - 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](https://qalangtao.com/wp-content/uploads/2025/07/微信图片_20250714111827-1024x475.png)
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![图片[4]-基于知识图谱的文物问答系统](https://qalangtao.com/wp-content/uploads/2025/07/微信图片_20250714111837-1024x479.png)
![图片[5]-基于知识图谱的文物问答系统](https://qalangtao.com/wp-content/uploads/2025/07/微信图片_20250714111839-1024x472.png)
![图片[6]-基于知识图谱的文物问答系统](https://qalangtao.com/wp-content/uploads/2025/07/微信图片_20250714111549-1-1024x444.png)
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THE END