项目概述
本项目旨在构建一个基于知识图谱的电力服务智能问答系统,利用图数据库技术结合大语言模型,实现对电力服务相关问题的智能理解与回答。通过将电力领域的实体、关系及属性结构化存储于Neo4j图数据库中,项目不仅构建了丰富的知识图谱底层数据,还提供了高效的图数据查询和基于AI的智能问答服务,显著提升用户获取电力服务信息的效率和准确性。
该系统解决了传统电力服务信息孤立、用户查询效率低下和问答不精准的问题,帮助用户快速定位问题核心并获得专业解答。目标用户群体涵盖电力行业的客户服务人员、普通用户以及运维人员,支持他们在日常工作和生活中便捷地获取电力相关知识和服务支持。
技术架构
整体架构设计
项目基于Django框架搭建,采用前后端分离的设计思想,后端负责业务逻辑处理、图数据库交互及智能问答,前端负责页面展示与用户交互。数据层以Neo4j图数据库为核心,存储电力领域的实体节点、关系及属性信息。系统集成OpenAI GPT模型,实现语义理解与智能问答功能。
主要技术栈
- 后端框架:Django
- 图数据库:Neo4j,使用py2neo库进行交互
- 数据处理:pandas(Excel数据读取与处理)
- 智能问答:集成OpenAI GPT接口,结合jieba分词进行中文文本预处理
- 前端技术:Django模板语言,Bootstrap响应式框架,Material Design Icons
- 用户认证:Django自带认证系统,扩展User模型实现用户管理
- 开发与部署工具:Python虚拟环境,Git版本管理
模块间的关系和交互
- datas模块作为数据导入层,将电力领域实体与关系信息从Excel表格导入Neo4j数据库,为图谱构建提供基础数据。
- myneo4j模块是图数据库操作和智能问答的核心,负责图谱数据的查询、管理及基于大语言模型的问答功能,向前端提供RESTful接口。
- accounts模块提供用户身份认证与管理,保障系统安全和用户权限控制,供其他模块调用用户信息。
- templates模块负责前端页面渲染,展现用户界面并收集用户输入,与后端视图层交互实现动态内容展示。
- 各模块协同工作,确保数据流通顺畅,功能互补,形成完整的智能问答知识图谱系统。
功能模块
1. datas模块
- 功能介绍
- 从Excel文件批量导入实体节点及他们的关系到Neo4j图数据库。
- 读取节点属性数据并更新图数据库中对应节点的属性。
- 保障数据导入的幂等性,避免重复节点和关系创建。
- 关键点
- 利用pandas处理结构化Excel数据。
- 通过py2neo实现对Neo4j的节点及关系的增删改查。
- 分离关系导入与属性更新逻辑,增强模块可维护性。
- 模块协作
- 作为数据基础支撑模块,为myneo4j模块提供完整的知识图谱数据。
- 依赖上游的Excel数据预处理,输出标准化数据。
2. myneo4j模块
- 功能介绍
- 定义图数据库同步的Django ORM模型,管理节点、节点类型频率及问答记录。
- 封装Neo4j数据库操作工具,实现节点和关系的灵活操作和图数据结构化提取。
- 提供图谱查询接口,支持基于图数据库的复杂查询。
- 集成OpenAI GPT接口,支持智能问答功能,提升用户交互体验。
- 提供后台管理功能,方便问答数据的维护和监控。
- 关键点
- 结合Django和py2neo实现高效的图数据库操作。
- 利用jieba进行中文分词,增强文本处理能力。
- 实现RESTful接口供前端调用,实现数据动态展示和智能问答交互。
- 模块协作
- 依赖accounts模块的用户模型实现问答记录与用户绑定。
- 向templates模块提供数据支持,实现前端交互。
- 依赖datas模块提供的图谱数据。
3. accounts模块
- 功能介绍
- 用户注册、登录、登出及个人信息维护功能。
- 用户模型扩展,增加手机号及明文密码字段,支持更丰富的用户信息存储。
- 用户表单验证,保障数据安全和输入有效性。
- 后台管理界面,支持用户信息展示和密码加密存储。
- 关键点
- 基于Django内置用户体系,结合AbstractUser定制。
- 采用表单验证机制提高安全性。
- 后台管理实现密码加密和用户信息维护,保障信息安全。
- 模块协作
- 为myneo4j模块和整个项目提供用户身份验证和权限控制基础。
- 管理后台依赖该模块进行用户数据管理。
4. templates模块
- 功能介绍
- 提供项目的前端页面模板,包括主页、用户登录注册、信息修改、智能问答等页面。
- 通过Django模板语言实现动态数据渲染和页面结构复用。
- 结合Bootstrap和Material Design Icons实现响应式设计和良好用户体验。
- 包含安全防护措施(CSRF),保障表单提交安全。
- 关键点
- 模板继承实现页面风格统一。
- 页面模块化设计,便于维护和扩展。
- 支持与后端视图层的数据交互,实现动态内容展示。
- 模块协作
- 视图层调用模板渲染数据,完成前后端数据交互。
- 表单数据提交后由accounts、myneo4j等模块处理业务逻辑。
- 静态资源管理配合模板展示。
项目结构
xy25_neo4j_power/
├── accounts/ # 用户账户管理模块
│ ├── models.py # 用户模型定义
│ ├── views.py # 用户相关视图函数
│ ├── forms.py # 用户表单验证
│ ├── urls.py # 用户模块路由配置
│ └── admin.py # 用户后台管理配置
├── datas/ # 数据导入模块
│ ├── importneo4j.py # 实体和关系导入脚本
│ ├── importneo4j_attr.py # 节点属性更新脚本
│ ├── entity/ # 实体Excel文件
│ └── attr/ # 属性Excel文件
├── myneo4j/ # 图数据库交互及智能问答模块
│ ├── models.py # 图数据库同步模型
│ ├── views.py # 图谱查询与问答视图
│ ├── pyneo_utils.py # Neo4j工具函数封装
│ ├── urls.py # 图谱模块路由
│ └── admin.py # 管理后台配置
├── templates/ # Django模板文件
│ ├── base.html # 基础模板
│ ├── index.html # 首页
│ ├── login.html # 登录页
│ ├── register.html # 注册页
│ ├── modify.html # 修改密码页
│ ├── my_info.html # 用户信息页
│ └── wenda.html # 问答页面
├── 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 # 全局路由配置
│ ├── wsgi.py # WSGI入口
│ └── asgi.py # ASGI入口
├── manage.py # Django项目管理脚本
├── README.md # 项目说明文档
└── requests.txt # 依赖库列表
关键目录和文件说明
- accounts/:用户身份认证及管理模块,实现用户注册登录及后台管理。
- datas/:负责将结构化Excel数据导入Neo4j,构建并维护知识图谱数据。
- myneo4j/:图数据库操作及智能问答核心模块,提供图谱查询和基于GPT模型的问答服务。
- templates/:前端页面模板,负责页面动态渲染和用户交互界面。
- static/:存放CSS、JavaScript及图片资源,支持前端样式与功能实现。
- xy_neo4j/:Django项目配置文件夹,管理全局路由和项目设置。
- manage.py:Django项目管理入口,用于启动服务器、数据库迁移等操作。
部署和运行
环境要求
- 操作系统:支持Windows、Linux、macOS
- Python版本:3.7及以上
- Neo4j数据库:需安装并配置Neo4j,版本兼容py2neo库
- 网络环境:能够访问OpenAI接口(需配置API密钥)
- 依赖库:pandas、py2neo、Django、jieba、requests等(详见requests.txt)
安装和配置步骤
- 环境准备
- 安装Python及pip,建议使用虚拟环境(如venv)。
- 安装并启动Neo4j数据库,设置访问账户和密码。
- 项目依赖安装
pip install -r requests.txt
- 配置项目
- 修改
xy_neo4j/settings.py,配置数据库连接(包括Neo4j连接配置)、OpenAI API密钥等。 - 配置Django数据库(若有使用关系数据库存储用户信息)。
- 初始化数据库
python manage.py migrate
- 导入知识图谱数据
- 运行datas模块脚本,将Excel中的实体及关系数据导入Neo4j:
bash python datas/importneo4j.py python datas/importneo4j_attr.py
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/,进入系统首页进行操作。 - 后续可结合生产环境部署方案(如Gunicorn+Nginx)进行线上发布。
通过上述设计与实现,电力服务问题智能问答知识图谱项目构建了集数据管理、智能问答与用户交互于一体的综合平台,充分发挥图数据库与AI技术优势,提升电力服务信息化水平和用户体验。
如有问题请联系作者:https://qalangtao.com 。
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