裁决文书知识图谱问答

项目概述

裁决文书知识图谱问答项目旨在构建一个基于裁判文书数据的知识图谱系统，通过结构化图数据库存储和智能问答技术，提升法律文书信息的检索效率和智能交互体验。项目核心价值在于将海量裁判文书中的隐含关系以图谱形式直观呈现，结合自然语言处理与大语言模型，实现法律领域专业的知识查询与问答辅助，助力法律工作者、研究人员及相关用户快速获取精准信息。

该项目解决了传统法律文书信息检索中关键词匹配效率低、关系隐含不直观、问答交互体验不足等问题。通过图数据库的关系建模和智能问答功能，用户可以以自然语言形式提出法律相关问题，系统基于知识图谱推理和大模型理解，返回高质量答案，极大提升信息利用价值和交互便捷度。

主要目标用户群体包括：

• 法律专业人员（律师、法官、法学学者）
• 法律文书研究者
• 普通公众及法律服务需求者
• 法律智能咨询系统开发者

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技术架构

整体架构设计

项目基于Django框架构建，采用前后端分离思想实现Web应用。后端主要负责业务逻辑处理、图数据库操作和用户身份认证，前端通过Django模板渲染用户交互页面。核心数据以Neo4j图数据库形式存储，承载知识图谱的实体及关系。系统集成OpenAI大型语言模型接口，实现智能问答功能。

整体架构层次分明：

• 数据层：通过datas模块将裁判文书预处理后的三元组数据导入Neo4j，实现结构化图谱存储。
• 业务逻辑层：myneo4j模块负责图谱数据模型管理、图数据库操作封装、知识图谱查询及智能问答接口。
• 用户管理层：accounts模块实现用户注册、登录、权限认证及信息管理。
• 表现层：templates模块提供多样化的前端模板，支持用户交互、图谱查询、问答展示及账户管理。
• 外部服务集成：调用OpenAI GPT模型接口，实现自然语言问答功能。

主要技术栈

• Python 3.x
• Django Web框架
• Neo4j 图数据库
• Py2neo 与官方Neo4j Python驱动
• Pandas 数据处理
• Jieba 中文分词
• OpenAI GPT模型接口
• Bootstrap 前端框架
• Django模板引擎
• 日志模块与安全认证（Django自带）

模块间的关系和交互

• datas模块负责将清洗后结构化的三元组数据导入Neo4j，为myneo4j模块的数据模型和查询提供基础数据支持。
• myneo4j模块是知识图谱核心，依赖datas模块数据，提供图谱相关的增删改查接口及智能问答功能。该模块调用OpenAI接口实现自然语言问答，且依赖accounts模块管理用户身份与问答历史关联。
• accounts模块为整个系统提供用户管理和安全认证，保障数据访问权限及用户信息安全。
• templates模块作为前端视图层，承载用户界面，接收来自myneo4j和accounts模块的数据渲染，支持图谱浏览、问答交互和账户管理操作。
• 后端路由和视图通过Django标准机制，将用户请求分发至对应模块处理，实现功能协作与数据流转。

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功能模块

1. datas 模块

• 功能介绍
• 负责将结构化的三元组数据批量导入Neo4j图数据库，实现法律知识图谱的数据层构建。
• 支持单条和批量三元组导入，确保节点与关系的幂等性，避免重复数据。
• 集成日志监控，实时反馈导入进度和错误信息。
• 关键文件
• import_neo4j.py：封装Neo4j连接管理与Cypher操作，结合Pandas处理CSV文件，完成数据导入。
• 模块协作关系
• 上游依赖裁判文书预处理模块生成的清洗三元组数据文件。
• 下游为myneo4j模块提供图数据库数据支撑，实现图谱查询和问答。

2. myneo4j 模块

• 功能介绍
• 定义图谱核心数据模型（节点、关系、问答历史）与用户关联。
• 封装Neo4j数据库操作工具，支持复杂的图谱查询和数据格式化。
• 提供基于图谱的查询API及智能问答接口，集成OpenAI GPT实现自然语言理解与回答。
• 通过视图层处理前端请求，支持图谱数据展示、问答交互和页面渲染。
• 关键文件
• models.py：定义知识图谱和问答相关模型。
• pyneo_utils.py：封装图数据库操作工具。
• views.py：实现请求处理和问答逻辑。
• urls.py：模块路由配置。
• admin.py：后台管理问答数据。
• 模块协作关系
• 依赖datas模块导入的图数据。
• 关联accounts模块用户模型，维护用户与问答记录关系。
• 调用OpenAI接口提供智能问答服务。
• 配合templates模块实现前端交互。

3. accounts 模块

• 功能介绍
• 用户身份认证与管理，包括注册、登录、登出、密码修改及个人信息维护。
• 用户模型扩展，支持手机号等额外信息。
• 后台管理用户数据，安全存储密码。
• 关键文件
• models.py：扩展UserProfile用户模型。
• forms.py：表单验证实现。
• views.py：处理用户请求。
• urls.py：账户相关路由。
• admin.py：管理后台配置。
• 模块协作关系
• 支撑整个系统的用户认证和权限管理。
• 与myneo4j模块关联实现问答用户绑定。
• 与templates模块结合实现用户交互界面。

4. templates 模块

• 功能介绍
• 提供完整的前端页面模板，包含基础布局、用户注册登录、个人信息管理、图谱查询及问答界面。
• 支持响应式布局和现代UI风格，提升用户体验。
• 实现表单安全保护和动态数据渲染。
• 关键文件
• base.html：统一页面结构框架。
• index.html：图谱查询主页。
• wenda.html：知识图谱问答交互页。
• login.html、register.html：用户身份认证页面。
• modify.html、my_info.html：用户信息管理页面。
• 模块协作关系
• 接收myneo4j和accounts模块传递数据，渲染交互页面。
• 支持用户输入与后端交互，完成查询和问答工作流。

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项目结构

xy25_neo4j_judgment/
├── accounts/            # 用户账户管理模块，含模型、视图、表单、路由及后台管理
├── datas/               # 数据导入模块，三元组CSV导入Neo4j脚本及辅助文件
├── myneo4j/             # 知识图谱核心模块，包含数据模型、数据库操作、问答逻辑及视图
├── templates/           # Django前端模板文件，包含页面布局及功能界面
├── static/              # 静态资源目录，包含CSS、JS、字体和图片等
├── xy_neo4j/            # Django项目配置目录，含settings、路由、WSGI等
├── manage.py            # Django管理脚本
├── requests.txt         # 依赖包列表
├── .venv/               # 虚拟环境目录
├── .idea/               # IDE配置文件
├── README.md            # 项目说明文档
└── media/               # 媒体文件存储目录

• accounts/：实现用户身份认证与管理，保障系统安全。
• datas/：负责裁判文书三元组数据的导入，构建图谱基础数据。
• myneo4j/：知识图谱业务核心，完成图数据库交互和智能问答功能。
• templates/：前端视图层，实现用户交互界面及功能展示。
• static/：存放前端静态资源，支持页面美化和交互效果。
• xy_neo4j/：Django项目配置，管理路由、设置、安全等。
• manage.py：管理命令入口，支持项目运行及管理。

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部署和运行

环境要求

• 操作系统：Linux/Windows/macOS
• Python 3.8及以上版本
• Neo4j 图数据库（建议版本4.x及以上）
• Django 3.x或以上
• 网络连接（访问OpenAI GPT接口）
• 依赖包见requests.txt，包括Py2neo、pandas、jieba等

安装和配置步骤

1. 环境准备

• 创建并激活Python虚拟环境（推荐使用venv）。
• 安装依赖：pip install -r requests.txt。

1. Neo4j数据库配置

• 安装并启动Neo4j数据库，创建数据库实例。
• 在datas/import_neo4j.py和myneo4j/pyneo_utils.py中配置Neo4j连接URI、用户名和密码。

1. 数据导入

• 准备清洗后的三元组数据CSV文件（如datas/cleaned_triplets.csv）。
• 运行datas/import_neo4j.py导入数据至Neo4j。

1. Django项目配置

• 配置xy_neo4j/settings.py中的数据库、静态文件路径及OpenAI API密钥。
• 执行数据库迁移：python manage.py migrate。
• 创建超级用户：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://localhost:8000/，进入系统主页。
• 使用注册账号登录，进行图谱查询及智能问答交互。

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总结

裁决文书知识图谱问答项目通过构建结构化的法律知识图谱，结合先进的自然语言处理和大语言模型技术，实现了法律文书的智能问答和关系探索。项目采用Django框架与Neo4j图数据库融合，确保数据存储高效且交互灵活。用户管理模块保障系统安全和用户体验，前端模板设计提供现代化、响应式界面。整体架构清晰模块分工明确，既满足了法律专业领域的数据利用需求，也为未来扩展智能法律服务奠定坚实基础。

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如有问题请联系作者：https://qalangtao.com 。
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