芯盾时代缺陷知识图谱

项目概述

芯盾时代缺陷知识图谱项目旨在构建一个基于图数据库的智能缺陷知识管理与问答系统，充分发挥知识图谱在关系数据结构化与智能推理中的优势，提升缺陷分析效率与准确度。项目通过整合外部关系数据，建立结构化的实体节点和关系，结合自然语言处理与大语言模型，实现智能问答和知识图谱可视化查询，显著增强用户对缺陷信息的洞察与应用能力。

核心解决的问题包括：

• 大规模缺陷关系数据的有效导入与结构化管理
• 知识图谱中实体及关系的动态管理与维护
• 面向用户的智能问答接口，提供准确且上下文相关的缺陷知识解答
• 用户身份认证与权限控制，保障系统安全与数据合规

该系统的目标用户群主要涵盖芯盾时代的研发工程师、安全分析师、项目管理人员及相关技术支持团队，帮助他们快速定位缺陷原因，理解缺陷间的复杂关联，促进知识共享与复用。

技术架构

项目采用经典的Django框架作为后端开发基础，结合Neo4j图数据库实现知识图谱的存储与查询。整体架构由以下几个层次组成：

• 数据层
  采用Neo4j图数据库存储缺陷知识实体与关系，保证高效的图形数据模型操作与复杂关系查询。
• 业务逻辑层
  基于Django框架，封装图数据库操作，管理用户认证、数据增删改查、智能问答及页面请求处理。集成OpenAI GPT-4大语言模型接口，实现自然语言问答能力。
• 展示层
  通过Django模板引擎和Bootstrap前端框架渲染动态HTML页面，支持用户交互、知识图谱可视化及智能问答界面。
• 辅助服务层
  利用pandas和py2neo实现数据清洗与批量导入，结合Jieba中文分词处理文本，提升中文自然语言处理效果。

主要技术栈：

• Python 3.x
• Django Web框架
• Neo4j图数据库 + py2neo驱动
• pandas数据处理库
• OpenAI GPT-4 API
• jieba中文分词
• Bootstrap前端框架
• Django模板语言（DTL）

模块间关系与交互：

• datas模块负责外部CSV格式数据的清洗与导入，构建图数据库基础节点和关系。
• myneo4j模块依托Neo4j图数据库实现图谱节点关系的动态管理、查询及智能问答，提供核心业务功能。
• accounts模块提供用户认证、权限管理及用户信息维护，支撑业务模块的用户访问控制。
• templates/.html目录提供前端页面模板，作为业务逻辑与用户交互的桥梁，集成各模块数据展示与操作入口。

功能模块

1. datas模块

• 功能介绍
• 负责读取外部CSV文件格式的缺陷及关系数据。
• 进行数据清洗，处理文本中的特殊字符（换行符、制表符等）。
• 利用py2neo接口将数据转换为Neo4j中的节点和关系，实现批量导入。
• 使用节点和关系匹配机制避免数据重复，确保数据一致性。
• 模块协作
• 为myneo4j模块提供基础图数据库数据支撑。
• 可与数据采集模块（如有）联合使用，实现数据流转。

2. myneo4j模块

• 功能介绍
• 定义图谱节点（MyNode）、类型频次（TypeFrequency）、问答（MyWenda）等模型，支持业务数据持久化。
• 封装Neo4j图数据库CRUD操作，实现图谱数据的增删改查。
• 提供Django视图接口，处理前端请求，执行图谱查询和关系管理。
• 集成OpenAI GPT-4大语言模型，支持自然语言输入的智能问答。
• 支持中文分词，提升中文语义理解能力。
• 提供后台管理接口，便于问答数据的维护。
• 模块协作
• 依赖accounts模块的用户模型管理用户权限及问答关联。
• 通过templates提供前端页面，支持图谱数据的可视化和交互。

3. accounts模块

• 功能介绍
• 自定义用户模型UserProfile，支持普通用户与管理员身份区分。
• 实现注册、登录、登出、用户信息查看与修改等全套用户认证流程。
• 应用Django表单系统进行数据验证，提升安全性。
• 后台管理界面支持用户资料管理及密码加密存储。
• 模块协作
• 为myneo4j模块和前端提供身份验证和权限控制基础。
• 通过URL路由与视图层整合，实现用户相关功能接口。

4. templates/.html前端模板模块

• 功能介绍
• 提供完整的前端页面模板，包括用户登录注册、个人中心、节点关系管理、知识图谱查询与智能问答等。
• 采用Django模板语言渲染动态内容，支持模板继承和静态资源加载。
• 基于Bootstrap与Material Design图标实现响应式美观界面。
• 通过表单与后端视图交互，支持数据提交与展示。
• 模块协作
• 依赖myneo4j和accounts模块的数据接口，呈现业务数据。
• 与静态资源目录配合，加载CSS、JS等前端资源。
• 支持权限管理，区分不同用户身份显示相应功能。

项目结构

xy25_neo4j_core/
├── accounts/                  # 用户认证与管理模块
│   ├── models.py              # 自定义用户模型定义
│   ├── forms.py               # 用户表单验证与渲染
│   ├── views.py               # 用户相关视图函数
│   ├── urls.py                # 用户模块路由配置
│   └── admin.py               # 用户后台管理配置
├── datas/                     # 数据导入和清洗模块
│   └── importneo4j.py         # CSV数据导入至Neo4j核心脚本
├── myneo4j/                   # 知识图谱核心业务模块
│   ├── models.py              # 图谱节点及问答模型定义
│   ├── pyneo_utils.py         # Neo4j图数据库操作工具封装
│   ├── views.py               # 业务视图逻辑处理
│   ├── urls.py                # 业务模块路由配置
│   ├── admin.py               # 业务后台管理配置
│   └── qatools.py             # 智能问答辅助工具（如有）
├── templates/                 # Django前端页面模板
│   ├── base.html              # 基础模板，统一布局
│   ├── login.html             # 登录页面
│   ├── register.html          # 注册页面
│   ├── wenda.html             # 问答入口页面
│   ├── add_node.html          # 添加节点表单页面
│   ├── add_relation.html      # 添加关系表单页面
│   ├── modify_node.html       # 节点修改页面
│   ├── modify_user.html       # 用户信息修改页面
│   ├── my_info.html           # 个人中心页面
│   ├── node_manage.html       # 节点管理主界面
│   └── ...                   # 其他功能页面
├── static/                    # 静态资源文件（CSS、JS、图片等）
├── xy_neo4j/                  # Django项目配置目录
│   ├── settings.py            # 项目配置文件
│   ├── urls.py                # 全局URL路由配置
│   └── wsgi.py                # WSGI入口
├── manage.py                  # Django管理命令入口
└── requests.txt               # 依赖库列表

关键目录和文件作用：

• accounts/：用户身份认证与权限管理核心。
• datas/importneo4j.py：数据导入脚本，完成原始数据到图数据库的转换。
• myneo4j/：图谱数据管理、业务逻辑及智能问答核心模块。
• templates/：系统所有界面模板，负责用户交互展示。
• static/：前端样式、脚本和图片等静态资源。
• xy_neo4j/settings.py：项目整体配置，数据库、第三方服务接入等。
• manage.py：项目命令行工具，支持启动、迁移等操作。

部署和运行

环境要求

• 操作系统：Linux / macOS / Windows 均支持
• Python版本：3.8及以上
• Neo4j数据库：4.x版本以上，确保py2neo兼容
• 依赖库：Django、py2neo、pandas、jieba、requests、OpenAI SDK等
• 其他：网络访问权限（用于OpenAI API调用）

安装和配置步骤

1. 克隆项目代码库到本地服务器或开发环境。
2. 创建Python虚拟环境并激活：

   python3 -m venv .venv
   source .venv/bin/activate

3. 安装依赖：

   pip install -r requests.txt

4. 配置Neo4j数据库，确保数据库已启动并能通过配置信息访问。
5. 修改xy_neo4j/settings.py中的数据库连接与OpenAI API密钥配置。
6. 执行数据库迁移，初始化Django数据库：

   python manage.py migrate

7. 导入基础数据（如CSV文件）至Neo4j：

   python datas/importneo4j.py

8. 创建超级用户（管理员账号）：

   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。
• 使用管理员账户登录后台管理，维护用户及问答内容。
• 通过前端页面执行知识图谱查询、缺陷管理及智能问答。

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本项目通过结合图数据库的关系建模能力与大语言模型的智能交互优势，构建了一个高效、智能的缺陷知识管理平台。其模块化设计保证系统的良好扩展性和维护性，支持企业级用户对缺陷数据的深度挖掘和智能应用，极大提升研发和安全团队的工作效率与决策水平。

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如有问题请联系作者：https://qalangtao.com 。
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