基于知识图谱的垃圾分类问答系统

项目概述

本项目旨在构建一个基于知识图谱技术的智能垃圾分类问答系统，融合图数据库与大语言模型，实现对垃圾分类知识的结构化管理与智能交互查询。通过构建完善的垃圾分类知识图谱，系统能够支持用户以自然语言形式进行垃圾分类相关问题的提问，并返回准确、详细的答案，从而提升公众的垃圾分类认知水平和参与度。

核心价值体现在：

• 知识图谱构建与管理：系统通过图数据库存储垃圾分类实体及其复杂关系，确保数据结构化、易维护。
• 智能问答交互：结合大语言模型，实现对用户自然语言问题的理解和精准回答，增强用户体验。
• 用户管理与个性化服务：完整的用户账户体系支持用户注册、登录及信息管理，为问答服务提供身份认证保障。
• 前端界面友好：基于Django模板系统设计响应式界面，提供图谱查询及问答入口，支持多种用户操作。

本系统解决了垃圾分类知识分散、查询不便和用户交互体验不足的问题，面向广大普通用户、社区管理者及环保宣传工作者，助力垃圾分类知识普及和智能化服务推广。

技术架构

系统采用基于Django的Web应用架构，结合Neo4j图数据库与OpenAI大语言模型，整体架构设计如下：

• 数据层
  利用Neo4j图数据库存储垃圾分类相关的实体（如垃圾种类、分类类别）及其关系，形成完整的知识图谱。
• 后端业务层
• Django框架负责业务逻辑处理、用户认证和请求路由。
• myneo4j模块通过py2neo库实现对图数据库的增删改查操作，支持图谱数据管理及智能问答。
• accounts模块实现用户管理，保障系统安全和个性化服务。
• datas模块提供批量导入结构化三元组数据至Neo4j的能力，支持知识图谱的数据更新和维护。
• 智能问答服务
  通过集成OpenAI大语言模型API，结合中文分词技术，实现对用户自然语言问题的理解与智能回答。
• 前端展示层
  基于Django模板系统和Bootstrap框架，设计响应式网页，支持用户登录、注册、个人信息管理、图谱查询及问答交互界面。

模块间通过清晰的接口和路由进行数据和功能调用，保证系统的模块化和扩展性。

功能模块

1. datas模块

• 功能：负责将预处理的结构化数据（CSV格式的垃圾分类三元组）批量导入Neo4j图数据库，实现知识图谱的构建和更新。
• 核心组件：import_neo4j.py，封装Neo4j连接和数据写入逻辑，利用Cypher MERGE语句保证写入幂等性，防止数据重复。
• 特点：高效、稳定的数据导入，支持日志记录，提高数据管理的可追溯性。
• 关系：作为数据层接口，服务于图谱查询与分析模块，确保图谱数据的及时更新。

2. myneo4j模块

• 功能：实现图数据库的节点与关系管理，提供图谱数据查询接口；集成大语言模型，支持智能问答交互。
• 核心组件：
• models.py定义图谱相关数据模型（节点、关系、问答记录）。
• pyneo_utils.py封装Neo4j操作函数，完成复杂的图查询。
• views.py处理前端请求，调用图数据库和OpenAI接口，实现问答及数据展示。
• urls.py配置路由，admin.py支持后台问答数据管理。
• 技术特点：结合Django ORM与py2neo库，整合中文分词与OpenAI大模型，提升智能问答的准确性和响应速度。
• 关系：作为后端核心业务模块，依赖accounts模块提供用户身份支持，服务于前端模板页面的数据需求。

3. accounts模块

• 功能：提供完整的用户账户管理体系，实现用户注册、登录、信息修改及安全认证。
• 核心组件：
• models.py扩展Django内置用户模型，增加手机和密码字段。
• forms.py定义注册和登录表单及验证逻辑。
• views.py实现用户操作视图，urls.py定义路由，admin.py支持后台用户管理。
• 技术特点：基于Django认证框架，采用表单验证和访问权限控制，保障用户信息安全。
• 关系：为myneo4j和前端模块提供用户身份验证和权限支持，确保系统安全运行。

4. templates模块

• 功能：负责前端页面的渲染与展示，包括用户认证页面、个人信息管理、图谱查询和问答交互等。
• 关键文件：
• base.html定义网站统一布局和风格。
• index.html提供图谱查询入口。
• login.html、register.html、modify.html支持用户账户操作。
• my_info.html展示用户信息。
• wenda.html实现关系图谱问答界面。
• 技术特点：基于Django模板引擎，结合Bootstrap响应式设计，支持动态数据绑定和安全表单处理。
• 关系：与myneo4j和accounts模块的视图函数紧密协作，实现前后端数据交互和用户操作入口。

模块协作关系

• datas模块负责知识图谱数据的导入与维护，支撑myneo4j模块的图查询和问答功能。
• myneo4j模块依赖accounts模块提供的用户身份管理，确保问答服务的个性化和安全。
• templates模块作为前端展示层，依赖myneo4j和accounts模块的后端数据与业务逻辑，完成用户交互界面。

项目结构

xy25_neo4j_garbage/
├── accounts/           # 用户账户管理模块
│   ├── models.py       # 用户模型定义
│   ├── forms.py        # 用户表单验证
│   ├── views.py        # 用户视图逻辑
│   ├── urls.py         # 账户路由配置
│   └── admin.py        # 后台用户管理
├── datas/              # 数据导入模块
│   └── import_neo4j.py # Neo4j导入脚本
├── myneo4j/            # 图数据库管理与智能问答模块
│   ├── models.py       # 图谱数据模型
│   ├── pyneo_utils.py  # Neo4j操作封装
│   ├── views.py        # 图谱与问答视图
│   ├── urls.py         # 路由配置
│   └── admin.py        # 问答数据后台管理
├── templates/          # 前端模板视图层
│   ├── base.html       # 基础模板
│   ├── index.html      # 图谱查询主页
│   ├── login.html      # 登录页面
│   ├── register.html   # 注册页面
│   ├── modify.html     # 密码修改
│   ├── my_info.html    # 个人信息管理
│   └── wenda.html      # 问答交互页面
├── static/             # 静态资源（CSS/JS/图片）
├── xy_neo4j/           # Django项目配置
│   ├── settings.py     # 配置文件
│   ├── urls.py         # 全局路由
│   └── wsgi.py         # WSGI服务入口
├── manage.py           # Django管理脚本
├── requests.txt        # 依赖库列表
└── README.md           # 项目说明

• accounts/：用户管理核心，实现认证与权限控制。
• datas/：知识图谱数据导入工具，保障数据层的完整性。
• myneo4j/：图谱核心业务逻辑及智能问答服务。
• templates/：前端页面布局及用户界面。
• static/：前端样式及脚本资源，支持界面交互和美观设计。
• xy_neo4j/：Django项目配置，协调各模块运行。

部署和运行

环境要求

• 操作系统：支持Linux、Windows、macOS
• Python版本：3.8及以上
• 依赖库：Django, py2neo, neo4j官方驱动, jieba, requests, OpenAI SDK等（详见requests.txt）
• Neo4j数据库：版本4.x或更高，需安装并运行
• OpenAI API访问权限及密钥

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：

   python -m venv .venv
   source .venv/bin/activate  # Linux/macOS
   .venv\Scripts\activate     # Windows

3. 安装依赖：

   pip install -r requests.txt

4. 配置数据库连接：

• 在datas/import_neo4j.py和myneo4j/pyneo_utils.py中配置Neo4j连接URI、用户名和密码。

4. 配置OpenAI API密钥：

• 在myneo4j/views.py中设置API密钥环境变量或配置文件。

4. 初始化Django数据库迁移：

   python manage.py makemigrations
   python manage.py migrate

7. 创建超级管理员账号（可选，用于后台管理）：

   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，进入http://127.0.0.1:8000/，即可使用系统提供的图谱查询与智能问答功能。
• 使用datas/import_neo4j.py脚本导入或更新知识图谱数据，保持图谱信息最新。

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本项目通过融合图数据库技术和大语言模型，构建了一个智能、交互性强的垃圾分类知识问答平台。其模块化设计、技术栈合理、业务功能完备，具备较强的扩展性和维护性，适合推广应用于环保宣传、社区服务及智能辅助决策领域。

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如有问题请联系作者：https://qalangtao.com 。
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