电子信息学科知识图谱问答系统

项目概述

电子信息学科知识图谱问答系统旨在构建一个基于知识图谱的智能问答平台，帮助用户高效获取电子信息领域的专业知识。通过将结构化的学科实体及其关系存储于图数据库中，结合自然语言处理技术，实现基于图谱的精准查询与智能问答。

系统核心解决了传统信息检索中结构化关联信息难以有效表达与利用的问题，提升了知识发现和查询的效率与准确性。面向电子信息学科的科研人员、学生及相关行业技术人员，提供直观的图谱浏览、关系探索及智能问答服务，助力知识的高效传递与应用。

技术架构

本系统采用Django框架作为Web开发基础，结合Neo4j图数据库实现知识图谱的存储与查询，整体架构设计如下：

数据导入层：负责将预处理后的实体关系数据（CSV格式）批量导入Neo4j数据库。
图数据库服务层：基于Neo4j构建的知识图谱，支持节点与关系的高效存储与检索。
业务逻辑层：实现图数据库操作封装、问答逻辑处理及智能问答功能，结合OpenAI大语言模型接口进行自然语言理解和生成。
用户管理层：基于Django内置认证体系扩展用户模型，实现用户注册、登录、信息维护及后台管理。
视图展示层：前端模板渲染动态交互页面，支持用户操作界面和结果展示。

模块间以清晰的接口和数据标准协作，确保系统的稳定性与扩展性。图数据库作为核心底层支撑，业务层通过封装工具操作图数据，视图层负责用户交互，用户管理模块保障安全权限控制。

主要技术栈包括：

Python 3.x 与 Django Web框架
Neo4j图数据库，py2neo库实现数据库交互
pandas数据处理库用于CSV解析
OpenAI GPT接口集成，实现智能问答功能
Bootstrap及Django模板语言实现响应式前端界面

功能模块

1. 数据导入模块（datas）

功能：读取CSV格式的关系三元组，利用pandas和py2neo连接Neo4j数据库，将实体及关系节点批量写入图数据库。
详细介绍：
读取清洗好的实体关系数据文件。
判断图中节点是否存在，避免重复创建。
创建节点与关系，构建知识图谱基础数据。
协作关系：作为底层数据写入接口，为图谱查询和问答模块提供数据支撑。

2. 知识图谱管理与问答模块（myneo4j）

功能：封装Neo4j数据库操作，提供知识图谱节点与关系管理，支持基于图谱的智能问答服务。
详细介绍：
定义图谱相关数据模型（节点、关系、问答记录）。
提供图谱数据查询接口，支持动态关系网络展示。
集成OpenAI大语言模型，实现自然语言问题理解与答案生成。
提供问答数据管理及用户交互接口。
协作关系：依赖数据导入模块提供的数据，结合用户模块实现个性化问答，支持前端视图层数据展示。

3. 用户账号管理模块（accounts）

功能：提供用户注册、登录、信息维护及后台管理功能，保障系统安全与用户数据完整。
详细介绍：
扩展Django默认用户模型，增加手机号及密码明文字段（安全存储采用哈希加密）。
实现用户身份验证及权限管理。
支持用户信息查看与修改。
后台管理界面优化，便于管理员维护用户账号。
协作关系：为问答模块提供用户身份认证，保障系统访问安全。

4. 前端模板视图模块（templates）

功能：存放Web前端HTML模板，实现页面结构布局和动态内容渲染。
详细介绍：
基础模板base.html定义统一页面框架和样式。
用户认证相关页面（登录、注册）。
用户信息管理页面（查看与修改）。
知识图谱查询首页和智能问答交互页面。
采用Django模板语言结合Bootstrap实现响应式设计。
协作关系：与后端视图紧密配合，展示处理结果并接收用户输入，提升用户体验。

模块间协作关系

datas模块负责知识图谱数据的构建，生成结构化图数据库内容。
myneo4j模块基于datas生成的图数据库，实现图谱查询和智能问答，依赖accounts模块提供用户身份认证。
accounts模块保障系统安全，提供用户认证与权限管理。
templates模块作为视图层，展示各模块处理的结果，支持用户交互。

整体形成数据导入→图谱管理与问答→用户认证→前端展示的严密工作流，确保系统功能完整且响应高效。

项目结构

xy25_neo4j_infomation/
├── accounts/               # 用户认证与管理模块代码
│   ├── models.py           # 用户模型定义
│   ├── views.py            # 用户相关视图处理
│   ├── forms.py            # 登录注册表单
│   ├── urls.py             # 路由配置
│   └── admin.py            # 后台管理配置
├── datas/                  # 数据导入模块
│   ├── importneo4j.py      # CSV数据导入Neo4j脚本
│   └── triples.csv         # 关系三元组数据文件
├── myneo4j/                # 知识图谱与问答核心模块
│   ├── models.py           # 图谱及问答数据模型
│   ├── pyneo_utils.py      # Neo4j操作封装工具
│   ├── views.py            # 图谱查询与问答视图
│   ├── urls.py             # 路由映射
│   └── admin.py            # 管理后台配置
├── templates/              # 前端HTML模板文件
│   ├── base.html           # 基础模板
│   ├── index.html          # 图谱查询首页
│   ├── login.html          # 登录页面
│   ├── register.html       # 注册页面
│   ├── my_info.html        # 用户信息展示
│   ├── modify.html         # 用户信息修改
│   └── wenda.html          # 智能问答页面
├── static/                 # 静态资源（CSS、JS、图片等）
├── xy_neo4j/               # Django项目配置文件及入口
│   ├── settings.py         # 项目配置
│   ├── urls.py             # 全局路由
│   ├── wsgi.py
│   └── asgi.py
├── manage.py               # Django管理命令入口
└── README.md               # 项目说明文档

关键目录和文件说明：

accounts/：用户身份管理模块，保障系统安全。
datas/：负责数据批量导入的脚本及资源。
myneo4j/：项目核心业务模块，管理知识图谱及智能问答。
templates/：前端页面模板，支撑用户交互体验。
static/：静态资源文件，包含样式和脚本。
xy_neo4j/：Django项目的核心配置和启动模块。
manage.py：Django命令行工具，方便项目管理和运行。

部署和运行

环境要求

Python 3.x
Django 3.x或以上版本
Neo4j 图数据库（建议使用Neo4j 4.x或以上）
相关Python依赖库：pandas、py2neo、requests、OpenAI SDK等
网络环境支持访问OpenAI API

安装和配置步骤

克隆项目代码至本地。
创建并激活Python虚拟环境，安装依赖：

   python -m venv .venv
   source .venv/bin/activate  # Linux/macOS
   .venv\Scripts\activate     # Windows
   pip install -r requests.txt

安装并启动Neo4j数据库，配置好数据库账号密码。
在datas/importneo4j.py中配置Neo4j连接参数，执行数据导入脚本：

   python importneo4j.py

配置Django项目settings.py中的数据库和OpenAI相关密钥。
运行Django数据库迁移：

   python manage.py migrate

创建超级管理员账号以便后台管理：

   python manage.py createsuperuser

启动方式

启动Django项目服务：

  python manage.py runserver

访问 http://localhost:8000/ 进入系统首页，进行图谱查询和智能问答。
访问 http://localhost:8000/admin/ 进入后台管理界面。

通过上述架构设计与模块协作，电子信息学科知识图谱问答系统实现了数据的高效导入、知识图谱的灵活查询及智能问答功能，结合用户管理与友好的前端界面，为电子信息领域用户提供了功能完善、交互便捷的知识服务平台。

如有问题请联系作者：https://qalangtao.com 。
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THE END

neo4j项目