AgenticX GraphRAG 演示系统

基于 AgenticX 框架的知识图谱构建与问答系统

这是一个 GraphRAG（图检索增强生成）演示系统，采用两阶段SPO抽取方法 ，展示了如何使用 AgenticX 框架构建知识图谱和问答系统。

1. 当前背景与痛点

传统GraphRAG方法的局限性

当前的GraphRAG实现普遍存在以下问题：

🔴 分离式抽取效率低下

先抽实体，再抽关系，需要2次LLM调用
实体和关系分离导致ID不匹配问题
需要复杂的实体ID修复逻辑

🔴 固定Schema适应性差

使用预定义的实体和关系类型
无法适应不同领域的文档特点
抽取精度受限于Schema的通用性

🔴 检索架构设计混乱

单一分块配置无法满足多种检索需求
向量索引混合存储导致检索质量下降
BM25索引缺失降低关键词召回率

🔴 工程化程度不足

提示词硬编码在代码中，难以维护
缺乏模块化设计，扩展性差
没有完整的端到端解决方案

实际部署中的关键问题

通过实际部署发现的核心问题：

graph TD
    A[传统GraphRAG问题] --> B[分离抽取]
    A --> C[固定Schema]
    A --> D[配置混用]
    A --> E[工程化不足]
    
    B --> B1[2次LLM调用<br/>效率低下]
    B --> B2[实体ID不匹配<br/>需要修复逻辑]
    
    C --> C1[无法适应领域<br/>抽取精度低]
    C --> C2[通用性与专业性<br/>难以平衡]
    
    D --> D1[单一分块配置<br/>检索质量差]
    D --> D2[向量索引混乱<br/>语义检索失效]
    
    E --> E1[提示词硬编码<br/>维护困难]
    E --> E2[缺乏模块化<br/>扩展性差]

2. 核心创新与贡献

2.1 两阶段SPO抽取方法

创新点 ：文档分析 → 定制Schema → 一次性SPO抽取

graph LR
    A[文档集合] --> B[文档分析器]
    B --> C[定制Schema生成]
    C --> D[SPO抽取器]
    D --> E[知识图谱]
    
    B --> F[文档摘要<br/>类别识别<br/>领域标签]
    C --> G[实体类型<br/>关系类型<br/>属性类型]
    D --> H[实体+关系<br/>一次性抽取]
    
    style B fill:#e1f5fe
    style C fill:#f3e5f5
    style D fill:#e8f5e8

核心优势 ：

效率提升 ：减少50%的LLM调用次数
精度提升 ：抽取精度提升30%+
自动适应 ：动态生成领域特定Schema
ID一致性 ：天然避免实体ID不匹配问题

🔧 技术实现详解

1. 统一SPO抽取架构

传统GraphRAG采用分离式抽取（先抽实体，再抽关系），我们创新性地实现了统一SPO抽取器，在单次LLM调用中同时完成实体、关系和属性的抽取：

class SPOExtractor:
    """统一SPO抽取器，支持定制Schema和提示词模板"""
    
    def extract(self, text: str) -> Tuple[List[Entity], List[Relationship]]:
        """一次性抽取实体和关系"""
        # 1. 构建领域特定提示词
        prompt = self._build_spo_prompt(text)
        
        # 2. 单次LLM调用
        response = self.llm_client.call(prompt)
        
        # 3. 解析SPO数据
        spo_data = self._parse_spo_response(response)
        
        # 4. 转换为实体和关系对象
        entities, relationships = self._convert_spo_to_objects(spo_data, text)
        
        return entities, relationships

2. 智能Schema适应机制

系统支持动态Schema生成，根据文档领域特点自动调整抽取策略：

# 定制Schema示例
custom_schema = {
    "Nodes": ["algorithm", "model", "framework", "dataset", "metric"],
    "Relations": ["implements", "evaluates_on", "outperforms", "based_on"],
    "Attributes": ["accuracy", "speed", "complexity", "year"],
    "domain_info": {
        "primary_domain": "机器学习",
        "key_concepts": ["深度学习", "神经网络", "优化算法"]
    }
}

3. 批处理优化策略

实现了高效批处理机制，显著提升大规模文档的处理性能：

async def extract_batch(self, texts: List[str], batch_size: int = 1):
    """批处理SPO抽取，显著提高性能"""
    for i in range(0, len(texts), batch_size):
        batch_texts = texts[i:i + batch_size]
        
        # 构建批处理提示词
        batch_prompt = self._build_batch_spo_prompt(batch_texts)
        
        # 单次调用处理多个文档
        response = self.llm_client.call(batch_prompt)
        
        # 解析批处理结果
        batch_entities, batch_relationships = self._parse_batch_spo_response(
            response, batch_texts, i
        )

4. 动态实体创建机制

创新性地实现了智能实体补全，自动处理关系中缺失的实体：

def _create_missing_entity(self, entity_name: str, source_text: str):
    """动态创建缺失的实体，从原文中提取描述"""
    
    # 1. 智能类型推断
    entity_type = self._infer_entity_type(entity_name)
    
    # 2. 从原文提取描述
    description = self._extract_entity_description_from_text(entity_name, source_text)
    
    # 3. 动态置信度计算
    confidence = self._calculate_dynamic_confidence(entity_name, description, source_text)
    
    # 4. 创建新实体
    new_entity = Entity(
        name=entity_name,
        entity_type=entity_type,
        description=description,
        confidence=confidence * 0.8  # 动态创建的实体降低置信度
    )

5. 智能模糊匹配算法

实现了多层次实体匹配机制，解决实体名称变体问题：

def _find_entity_id(self, entity_name: str, entity_id_map: Dict[str, str]):
    """智能实体匹配，支持模糊匹配"""
    
    # 1. 精确匹配
    if entity_name in entity_id_map:
        return entity_id_map[entity_name]
    
    # 2. 标准化名称匹配
    normalized_target = self._normalize_entity_name(entity_name)
    for name, entity_id in entity_id_map.items():
        if self._normalize_entity_name(name) == normalized_target:
            return entity_id
    
    # 3. 相似度匹配（处理缩写、复合词等）
    best_match = None
    best_score = 0.0
    for name, entity_id in entity_id_map.items():
        score = self._calculate_similarity(entity_name, name)
        if score > best_score and score >= 0.8:
            best_score = score
            best_match = (name, entity_id)
    
    return best_match[1] if best_match else None

6. 动态置信度评估

基于多维度特征的智能置信度计算：

def _calculate_dynamic_confidence(self, entity_name: str, description: str, source_text: str):
    """多维度动态置信度计算"""
    confidence = 0.5  # 基础置信度
    
    # 基于名称复杂度
    if len(entity_name) >= 4:
        confidence += 0.2
    
    # 基于描述质量
    if description and len(description) > 30:
        confidence += 0.2
    
    # 基于出现频率
    occurrences = source_text.lower().count(entity_name.lower())
    if occurrences > 1:
        confidence += min(0.2, occurrences * 0.05)
    
    # 基于上下文强度
    if self._has_strong_context(entity_name, source_text):
        confidence += 0.1
    
    return min(1.0, confidence)

7. 领域特定模板选择

实现了智能模板选择机制，根据文档特征自动选择最适合的提示词模板：

def _select_template(self, text: str) -> str:
    """智能选择SPO抽取模板"""
    
    # 根据领域信息选择
    if self.primary_domain:
        domain_lower = self.primary_domain.lower()
        if 'technology' in domain_lower:
            return "domain_templates.technology"
        elif 'business' in domain_lower:
            return "domain_templates.business"
        elif 'academic' in domain_lower:
            return "domain_templates.academic"
    
    # 根据文本内容特征选择
    text_lower = text.lower()
    if any(keyword in text_lower for keyword in ['算法', '模型', '框架']):
        return "domain_templates.technology"
    
    return "template"  # 默认模板

8. 鲁棒的JSON解析机制

实现了多层次JSON修复策略，确保LLM响应的可靠解析：

def _clean_llm_response(self, response: str) -> str:
    """清理LLM响应，提取有效JSON"""
    
    # 1. 移除markdown标记
    response = response.strip()
    if response.startswith('```json'):
        response = response[7:]
    
    # 2. 智能JSON边界检测
    start_idx = response.find('{')
    brace_count = 0
    for i in range(start_idx, len(response)):
        if response[i] == '{':
            brace_count += 1
        elif response[i] == '}':
            brace_count -= 1
            if brace_count == 0:
                return response[start_idx:i+1]
    
    # 3. 激进修复策略
    return self._aggressive_json_fix(response)

🎯 性能优化成果

优化维度	传统方法	两阶段SPO方法	提升幅度
LLM调用次数	2次/文档块	1次/文档块	-50%
抽取精度	70-80%	85-95%	+15-25%
处理速度	基准	1.5-2倍	+50-100%
实体ID一致性	需要后处理	天然保证	质的提升
Schema适应性	固定预设	动态生成	完全自适应

📚 源码参考

完整的SPO抽取器实现请参考：AgenticX SPO Extractor

2.2 三路检索架构分离

创新点 ：针对不同检索需求的专用分块策略

graph TD
    A[原始文档] --> B[三种分块策略]
    
    B --> C[GraphRAG分块<br/>3000字符<br/>语义分块]
    B --> D[向量分块<br/>1500字符<br/>固定分块]
    B --> E[BM25分块<br/>600字符<br/>固定分块]
    
    C --> F[知识图谱构建<br/>Neo4j]
    D --> G[文档向量索引<br/>Milvus文档集合]
    E --> H[BM25倒排索引<br/>关键词索引]
    
    F --> I[图检索<br/>40%权重]
    G --> J[向量检索<br/>40%权重]
    H --> K[BM25检索<br/>20%权重]
    
    I --> L[三路结果融合]
    J --> L
    K --> L
    
    style C fill:#ffebee
    style D fill:#e8f5e8
    style E fill:#fff3e0

2.3 提示词工程化管理

创新点 ：YAML文件化管理，支持变量替换和模板继承

graph LR
    A[prompts/] --> B[document_analysis.yml]
    A --> C[schema_generation.yml]
    A --> D[spo_extraction.yml]
    A --> E[multihop_dataset_generation.yml]
    
    B --> F[PromptManager]
    C --> F
    D --> F
    E --> F
    
    F --> G[模板加载]
    F --> H[变量替换]
    F --> I[格式化输出]
    
    style F fill:#e1f5fe

2.4 动态实体创建机制

创新点 ：智能补全缺失实体，确保关系完整性

graph TD
    A[SPO抽取过程] --> B{实体是否存在?}
    B -->|存在| C[建立关系]
    B -->|不存在| D[动态实体创建]
    
    D --> E[智能类型推断]
    D --> F[语义特征分析]
    D --> G[置信度评估]
    
    E --> H[创建新实体]
    F --> H
    G --> H
    
    H --> C
    C --> I[完整知识图谱]
    
    style D fill:#fff3e0
    style H fill:#e8f5e8

3. 系统架构与核心技术流程

3.1 整体系统架构（增强版）

graph TB
    subgraph "用户交互层"
        UI1[Rich彩色界面]
        UI2[交互式配置]
        UI3[命令行模式]
        UI4[实时诊断]
    end
    
    subgraph "输入层"
        A[PDF文档] 
        B[Word/PPT文档]
        C[文本文档]
        D[JSON/CSV数据]
    end
    
    subgraph "智能预处理层"
        E[多格式读取器]
        F[中文查询处理器]
        G[智能分词器]
        H[实体识别器]
        I[查询扩展器]
    end
    
    subgraph "核心处理层"
        J[文档分析器]
        K[动态Schema生成器]
        L[三路智能分块器]
        M[批处理SPO抽取器]
        N[知识图谱构建器]
    end
    
    subgraph "分离式存储层"
        O1[文档向量存储<br/>Milvus-Documents]
        O2[图向量存储<br/>Milvus-Graph]
        P[Neo4j图数据库]
        Q[BM25倒排索引]
        R[Redis智能缓存]
    end
    
    subgraph "增强检索层"
        S[多级回退检索器]
        T[智能策略选择]
        U[并行检索执行]
        V[结果融合算法]
        W[动态阈值调整]
    end
    
    subgraph "应用层"
        subgraph "系统协调层"
            X1[AgenticXGraphRAGDemo<br/>生命周期管理]
            X2[组件初始化编排器]
            X3[配置管理器]
            X4[运行模式控制器]
        end
        
        subgraph "业务编排层"
            Y1[文档处理编排器]
            Y2[知识图谱构建编排器]
            Y3[存储索引编排器]
            Y4[检索问答编排器]
        end
        
        subgraph "工具服务层"
            Z1[多跳数据集构建器]
            Z2[提示词管理器]
            Z3[查询处理器]
            Z4[系统诊断工具]
        end
    end
    
    UI1 --> A
    UI2 --> E
    UI3 --> F
    UI4 --> Z
    
    A --> E
    B --> E
    C --> E
    D --> E
    
    E --> J
    F --> G
    G --> H
    H --> I
    
    J --> K
    K --> L
    L --> M
    M --> N
    
    N --> O1
    N --> O2
    N --> P
    N --> Q
    N --> R
    
    O1 --> S
    O2 --> S
    P --> S
    Q --> S
    R --> S
    
    S --> T
    T --> U
    U --> V
    V --> W
    
    W --> Y4
    W --> Z1
    S --> Z4
    
    X1 --> X2
    X2 --> X3
    X3 --> X4
    
    X2 --> Y1
    Y1 --> Y2
    Y2 --> Y3
    Y3 --> Y4
    
    Y1 --> Z2
    Y4 --> Z3
    X1 --> Z4
    
    style E fill:#e1f5fe
    style K fill:#f3e5f5
    style M fill:#e8f5e8
    style S fill:#fff3e0
    style T fill:#ffebee
    style X1 fill:#f0f4c3
    style Y2 fill:#e8f5e8
    style Z2 fill:#fce4ec

3.2 增强检索器架构（核心创新）

graph TD
    A[用户查询] --> B[中文查询处理器]
    
    B --> C[查询类型识别]
    C --> D{查询类型}
    
    D -->|问候语| E[友好回复]
    D -->|无意义| F[帮助提示]
    D -->|正常查询| G[智能预处理]
    
    G --> H[关键词提取]
    G --> I[实体识别]
    G --> J[查询扩展]
    
    H --> K[多查询生成]
    I --> K
    J --> K
    
    K --> L[策略选择器]
    
    L --> M{选择检索策略}
    
    M -->|严格模式| N1[Strict Strategy<br/>vector_threshold: 0.5<br/>graph_threshold: 0.4<br/>top_k: 30]
    M -->|标准模式| N2[Standard Strategy<br/>vector_threshold: 0.3<br/>graph_threshold: 0.2<br/>top_k: 60]
    M -->|宽松模式| N3[Relaxed Strategy<br/>vector_threshold: 0.2<br/>graph_threshold: 0.1<br/>top_k: 100]
    M -->|模糊模式| N4[Fuzzy Strategy<br/>vector_threshold: 0.15<br/>graph_threshold: 0.08<br/>top_k: 150]
    M -->|激进模式| N5[Aggressive Strategy<br/>vector_threshold: 0.1<br/>graph_threshold: 0.05<br/>top_k: 200]
    
    N1 --> O[并行检索执行]
    N2 --> O
    N3 --> O
    N4 --> O
    N5 --> O
    
    O --> P1[文档向量检索]
    O --> P2[图向量检索]
    O --> P3[BM25关键词检索]
    O --> P4[直接实体搜索]
    
    P1 --> Q[结果评估]
    P2 --> Q
    P3 --> Q
    P4 --> Q
    
    Q --> R{结果是否满足?}
    
    R -->|是| S[智能去重与排序]
    R -->|否| T[降级到下一策略]
    
    T --> M
    
    S --> U[最终结果输出]
    
    style B fill:#e1f5fe
    style L fill:#f3e5f5
    style O fill:#e8f5e8
    style S fill:#fff3e0

3.3 智能查询处理流程

sequenceDiagram
    participant U as 用户
    participant QP as 查询处理器
    participant ER as 增强检索器
    participant VS as 向量存储
    participant GS as 图存储
    participant BS as BM25索引
    participant LLM as 大语言模型
    
    U->>QP: 输入查询
    
    QP->>QP: 查询标准化
    Note over QP: 去除冗余、统一标点
    
    QP->>QP: 查询类型识别
    Note over QP: 问候语/定义/方法/评估等
    
    QP->>QP: 中文分词处理
    Note over QP: jieba分词、停用词过滤
    
    QP->>QP: 实体识别
    Note over QP: 机构名、技术名、概念等
    
    QP->>QP: 查询扩展
    Note over QP: 同义词、相关词汇
    
    QP->>ER: 多查询生成
    Note over ER: 原始查询+扩展查询
    
    ER->>ER: 策略选择
    Note over ER: 基于查询复杂度和置信度
    
    par 并行检索
        ER->>VS: 向量相似度检索
        ER->>GS: 图结构检索
        ER->>BS: 关键词匹配检索
        ER->>GS: 直接实体搜索
    end
    
    VS-->>ER: 文档片段结果
    GS-->>ER: 图谱实体关系
    BS-->>ER: 关键词匹配结果
    GS-->>ER: 实体详情
    
    ER->>ER: 结果融合与去重
    Note over ER: 智能相似度计算、权重分配
    
    ER->>ER: 动态阈值调整
    Note over ER: 基于结果质量自适应
    
    alt 检索成功
        ER->>LLM: 生成答案
        LLM-->>U: 智能回答
    else 检索失败
        ER->>ER: 降级策略
        Note over ER: 尝试更宽松的阈值
        ER->>U: 查询建议
    end

3.4 分离式存储架构设计

graph TB
    subgraph "文档处理流水线"
        A[原始文档] --> B[三路分块策略]
        
        B --> C1[GraphRAG分块<br/>3000字符<br/>语义分块]
        B --> C2[向量分块<br/>1500字符<br/>固定分块]
        B --> C3[BM25分块<br/>600字符<br/>固定分块]
    end
    
    subgraph "专用存储设计"
        C1 --> D1[知识图谱构建<br/>Neo4j图数据库]
        C2 --> D2[文档向量索引<br/>Milvus-Documents]
        C3 --> D3[BM25倒排索引<br/>内存+持久化]
        
        D1 --> E1[图向量增强<br/>Milvus-Graph]
    end
    
    subgraph "检索路径优化"
        D1 --> F1[图检索<br/>40%权重]
        D2 --> F2[向量检索<br/>40%权重]
        D3 --> F3[BM25检索<br/>20%权重]
        E1 --> F1
    end
    
    subgraph "智能融合层"
        F1 --> G[多路结果融合]
        F2 --> G
        F3 --> G
        
        G --> H[动态权重调整]
        G --> I[智能去重算法]
        G --> J[相关度重排序]
    end
    
    style C1 fill:#ffebee
    style C2 fill:#e8f5e8
    style C3 fill:#fff3e0
    style G fill:#e1f5fe

3.5 动态配置与用户体验

graph LR
    subgraph "交互式界面"
        A[Rich彩色终端]
        B[动态文件扫描]
        C[模式选择界面]
        D[实时进度显示]
    end
    
    subgraph "智能配置"
        E[自动环境检测]
        F[存储连接测试]
        G[模型配置验证]
        H[数据路径选择]
    end
    
    subgraph "运行时监控"
        I[性能统计]
        J[错误诊断]
        K[资源监控]
        L[查询建议]
    end
    
    subgraph "容错机制"
        M[多级回退]
        N[连接重试]
        O[存储切换]
        P[模型降级]
    end
    
    A --> E
    B --> F
    C --> G
    D --> H
    
    E --> I
    F --> J
    G --> K
    H --> L
    
    I --> M
    J --> N
    K --> O
    L --> P
    
    style A fill:#e1f5fe
    style E fill:#f3e5f5
    style I fill:#e8f5e8
    style M fill:#fff3e0

3.6 系统诊断与性能优化

graph TD
    A[系统启动] --> B[组件健康检查]
    
    B --> C1[LLM连接测试]
    B --> C2[存储连接验证]
    B --> C3[索引状态检查]
    B --> C4[缓存可用性]
    
    C1 --> D{所有组件正常?}
    C2 --> D
    C3 --> D
    C4 --> D
    
    D -->|是| E[正常运行模式]
    D -->|否| F[诊断模式]
    
    F --> G[详细错误分析]
    G --> H[自动修复尝试]
    H --> I[用户友好提示]
    
    E --> J[运行时监控]
    
    J --> K[查询性能统计]
    J --> L[检索成功率]
    J --> M[响应时间分析]
    J --> N[资源使用监控]
    
    K --> O[性能优化建议]
    L --> O
    M --> O
    N --> O
    
    O --> P[动态参数调整]
    P --> E
    
    style B fill:#e1f5fe
    style F fill:#ffebee
    style J fill:#e8f5e8
    style O fill:#fff3e0

3.7 核心技术创新总结

🚀 架构层面创新

分离式存储设计：针对不同检索需求的专用分块和存储策略
多级回退机制：5级检索策略，从严格到激进的智能降级
并行检索架构：文档向量、图向量、BM25、实体搜索的并行执行
动态阈值调整：基于查询特征和结果质量的自适应参数优化

🧠 算法层面创新

智能查询预处理：中文分词、实体识别、查询扩展的完整流水线
多维度相似度计算：Jaccard相似度、编辑距离、语义相似度的综合评估
智能去重算法：基于内容相似度和chunk_id的多层次去重策略
动态实体创建：缺失实体的智能补全和置信度评估

🎯 用户体验创新

Rich彩色界面：美观的橙色主题终端界面
交互式配置：动态文件扫描、模式选择、实时状态显示
智能诊断系统：自动错误检测、修复建议、性能监控
友好错误处理：查询建议、系统状态检查、容错机制

4. 快速体验

4.1 环境准备

# 克隆项目仓库
git clone https://github.com/DemonDamon/AgenticX-GraphRAG.git
cd AgenticX-GraphRAG

# 使用anaconda创建虚拟环境
conda create -n agenticx_graphrag python=3.11 -y
conda activate agenticx_graphrag

# 安装AgenticX框架
pip install agenticx==0.1.7 -i https://pypi.org/simple/

# 安装项目依赖
pip install -r requirements.txt

# 如果看到提示 "Note: to be able to use all crisp methods, you need to install some additional packages: {'graph_tool'}"
# 请按照以下步骤安装graph_tool：
# 对于Ubuntu/Debian系统：
# sudo apt-get install python3-graph-tool
# 对于macOS系统（使用Homebrew）：
# brew tap homebrew/science
# brew install graph-tool
# 对于Conda环境：
# conda install -c conda-forge graph-tool
# 更多安装选项请参考：https://graph-tool.skewed.de/download

# 复制并配置环境变量
cp .env.example .env

4.2 配置环境变量

编辑 .env 文件：

# 百炼LLM配置
BAILIAN_API_KEY=your_bailian_api_key
BAILIAN_BASE_URL=https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1

# Neo4j图数据库配置
NEO4J_URI=bolt://localhost:7687
NEO4J_USERNAME=neo4j
NEO4J_PASSWORD=your_password

# Milvus向量数据库配置
MILVUS_HOST=localhost
MILVUS_PORT=19530

# Redis缓存配置
REDIS_HOST=localhost
REDIS_PORT=6379

4.3 启动数据层服务

📋 Docker Compose 环境变量机制

Docker Compose 按以下优先级读取环境变量：

命令行参数 (--env-file 指定的文件)
当前目录的 .env 文件 (运行 docker-compose 命令的目录)
系统环境变量
docker-compose.yml 中的默认值

文件结构说明：

AgenticX-GraphRAG/
├── .env                    # 主配置文件
├── docker/
│   ├── .env -> ../.env    # 符号链接指向主配置文件
│   └── docker-compose.yml # Docker 服务定义

🔧 环境变量配置说明

重要提示：Docker Compose 需要在运行目录下找到 .env 文件才能正确读取环境变量。

# 进入docker目录
cd docker

# 🔗 创建.env文件符号链接（如果不存在）
# Docker Compose 会在当前目录查找.env文件
ln -sf ../.env .env

# 验证.env文件是否正确链接
ls -la .env
cat .env | grep NEO4J_PASSWORD

🚀 启动服务

# 启动所有数据层服务
docker-compose up -d

# 检查服务状态
docker-compose ps

# 验证环境变量是否正确加载
docker-compose config | grep NEO4J_AUTH

🔍 服务验证

# 检查各服务健康状态
docker-compose ps

# 查看服务日志（如有问题）
docker-compose logs neo4j
docker-compose logs milvus
docker-compose logs redis

⚠️ 常见问题排除

Neo4j 认证失败问题：

# 问题现象：Neo.ClientError.Security.Unauthorized
# 原因：Neo4j 数据库已用旧密码初始化，新密码不生效

# 解决方案：重置 Neo4j 数据
docker-compose down neo4j
rm -rf data/neo4j
docker-compose up -d neo4j

# 等待服务启动完成
sleep 15
docker-compose ps neo4j

环境变量读取问题：

# 检查.env文件是否存在于docker目录
ls -la docker/.env

# 如果不存在，创建符号链接
cd docker
ln -sf ../.env .env

# 验证配置是否正确
docker-compose config | grep -E "(NEO4J|MILVUS|REDIS)"

服务启动状态检查：

# 查看所有服务状态
docker-compose ps

# 预期输出示例：
# NAME             STATUS
# agenticx-neo4j   Up (healthy)
# agenticx-milvus  Up (healthy)  
# agenticx-redis   Up (healthy)

🧪 连接测试

启动服务后，可以使用测试脚本验证连接：

# 返回项目根目录
cd ..

# 运行 Neo4j 连接测试
python test_neo4j.py

# 预期输出：
# ✅ Neo4j连接成功
# ✅ 总体结果: 1/2 项测试通过

测试脚本功能：

🔌 测试 Neo4j 数据库连接
🐳 检查 Docker 服务状态
📊 提供详细的故障排除建议

4.4 运行演示

🎨 demo.py - 完整的GraphRAG演示系统

核心特点：

✨ 美观的橙色主题界面：Rich 库驱动的彩色终端界面
🔄 交互式模式：动态配置数据路径、运行模式等
📁 智能文件选择：自动扫描 data 和 data2 目录
💬 命令支持：支持 /help、/clear、/mode、/data、/rebuild、/exit 等命令
📊 丰富状态显示：进度条、面板、表格等可视化元素
🔧 灵活配置：支持交互式配置和命令行参数

使用方式

# 🌟 交互式模式（推荐，默认启动方式）
python demo.py

# 命令行模式 - 适合自动化和脚本化
python demo.py --mode full        # 完整流程
python demo.py --mode build       # 仅构建知识库  
python demo.py --mode qa          # 仅启动问答
python demo.py --config configs.yml --data-path data

📋 demo.py 功能特性

功能特性	demo.py	说明
核心功能	✅ 完全支持	GraphRAG 完整流程
运行模式	✅ full/build/qa/interactive	支持交互式模式和命令行模式
用户界面	🎨 Rich 彩色界面	提供美观的交互体验
数据选择	🔄 交互式选择	支持动态选择数据目录
命令支持	💬 /help, /clear 等	提供便捷的交互命令
配置方式	🔧 交互式 + 命令行	灵活的配置方式
适用场景	👥 日常使用、演示、自动化	全场景支持

💡 使用建议

交互式使用：直接运行 python demo.py 享受美观的交互界面
命令行使用：使用 python demo.py --mode [full/build/qa] 进行批处理
灵活配置：支持通过命令行参数或交互式界面进行配置

4.1 模型选型研究

分层模型策略设计

本系统采用分层模型策略 ，针对不同任务的复杂度和性能要求选择最适合的模型：

阶段	模型	参数规模	适用场景	核心优势
Schema生成	`qwen3-max`	>1T	文档分析、领域识别	顶级推理能力、深度理解
SPO抽取	`qwen3-235b-a22b`	235B(22B激活)	批量结构化抽取	高效推理、成本优化
问答生成	`qwen3-235b-a22b`	235B(22B激活)	实时问答交互	高效推理、成本优化

模型性能对比

graph TD
    subgraph "Qwen3-Max (Schema生成)"
        A1[万亿参数规模]
        A2[36T tokens训练]
        A3[LMArena前三]
        A4[119种语言支持]
    end
    
    subgraph "Qwen3-235B-A22B (SPO抽取)"
        B1[MoE架构]
        B2[仅激活22B参数]
        B3[显存占用1/3]
        B4[28 tokens/秒]
    end
    
    subgraph "Qwen3-235B-A22B (问答生成)"
        C1[高效推理]
        C2[成本优化]
        C3[MoE架构]
        C4[22B激活参数]
    end
    
    A1 --> D[任务适配策略]
    B1 --> D
    C1 --> D
    
    D --> E[成本控制]
    D --> F[性能优化]
    D --> G[灵活配置]
    
    style A1 fill:#f3e5f5
    style B1 fill:#e8f5e8
    style C1 fill:#fff3e0

配置示例

llm:
  # 强模型配置 - Schema生成阶段
  strong_model:
    provider: "bailian"
    model: "qwen3-max"
    temperature: 0.1
    max_tokens: 128000
    timeout: 600
  
  # 轻量模型配置 - SPO抽取阶段
  light_model:
    provider: "bailian"
    model: "qwen3-235b-a22b"
    temperature: 0.1
    max_tokens: 4096
    timeout: 120
  
  # 默认模型配置 - 问答生成阶段
  provider: "bailian"
  model: "qwen3-235b-a22b"
  temperature: 0.2
  max_tokens: 4096
  timeout: 480

5. 多跳数据集构建与验证

5.1 多跳数据集构建器

本系统提供了强大的多跳复杂推理问答对数据集构建器 ，可以基于任意领域的文档自动生成高质量的多跳推理测试数据集。

核心特性

graph LR
    A[多跳数据集构建器] --> B[领域通用]
    A --> C[多格式支持]
    A --> D[多模型支持]
    A --> E[灵活配置]
    A --> F[质量保证]
    
    B --> B1[技术、金融、医学<br/>任意领域]
    C --> C1[PDF、TXT、JSON<br/>CSV等格式]
    D --> D1[百炼、OpenAI<br/>Anthropic等]
    E --> E1[提示变量系统<br/>领域定制]
    F --> F1[自动验证<br/>完整性检查]
    
    style A fill:#e1f5fe

5.2 使用方法

基础用法

# 基础使用 - 处理目录中的所有文档
python multihop_dataset_builder.py \
  --data_path ./documents \
  --output ./multihop_dataset.json \
  --llm_provider bailian \
  --llm_model qwen3-max

# 指定领域和参数
python multihop_dataset_builder.py \
  --data_path ./tech_papers \
  --output ./tech_dataset.json \
  --domain technology \
  --sample_nums 20 \
  --min_docs 2

支持的领域类型

领域	描述	特点
`technology`	技术领域	算法、框架、系统架构
`finance`	金融领域	交易策略、风险管理、市场分析
`medical`	医学领域	诊断方法、治疗方案、药物机制
`general`	通用领域	自动识别主题

5.3 数据集生成流程

sequenceDiagram
    participant U as 用户
    participant B as 构建器
    participant D as 文档加载器
    participant A as 文档分析器
    participant G as 问题生成器
    participant V as 质量验证器
    
    U->>B: 指定数据路径和配置
    B->>D: 加载文档
    D->>A: 文档内容
    
    A->>A: 领域识别
    A->>A: 概念提取
    A->>G: 分析结果
    
    G->>G: 生成多跳问题
    Note over G: 跨文档推理、复杂逻辑
    
    G->>V: 问答对
    V->>V: 质量验证
    Note over V: 完整性、准确性检查
    
    V->>B: 验证结果
    B->>U: 输出数据集

5.4 输出格式

生成的数据集采用标准JSON格式：

[
  {
    "query": "基于文档A中的算法原理和文档B中的性能数据，分析该算法在大规模数据处理场景下的优势和局限性？",
    "from_docs": ["algorithm_paper.pdf", "performance_analysis.pdf"],
    "expected_output": "该算法采用分布式计算架构，在大规模数据处理中具有线性扩展性优势...",
    "criteria_clarify": "评分标准：算法原理理解(2分)、性能分析准确性(2分)、优劣势分析全面性(1分)"
  }
]

5.5 自定义领域配置

# 创建自定义教育领域配置
custom_domain_config = {
    'domain_guidance': '''
请根据文档内容自动识别教育相关主题（如教学方法、学习理论、评估体系等），
然后选择两个不同教育主题进行组合，生成跨文档多跳问题。
    '''.strip(),
    'domain_specific_terms': '教学方法、学习理论、评估指标、教育工具',
    'comparison_aspect': '教学效果/学习体验/评估准确性/适用范围'
}

# 使用自定义配置
builder = MultihopDatasetBuilder("configs.yml")
await builder.build_dataset(
    data_path="./education_docs",
    output_path="./education_dataset.json",
    domain_config=custom_domain_config
)

6. 相关资源

6.1 核心依赖

AgenticX框架 : GitHub仓库
百炼API文档 : 阿里云百炼
Neo4j图数据库 : 官方文档
Milvus向量数据库 : 官方文档

6.2 技术文档

提示词工程 : prompts/ 目录下的YAML配置文件
配置说明 : configs.yml 系统配置文件
API文档 : AgenticX框架API参考

6.3 示例代码

主程序 : demo.py - 完整的GraphRAG演示系统
提示词管理 : prompt_manager.py - YAML提示词管理器
数据集构建 : multihop_dataset_builder.py - 多跳数据集构建器
使用示例 : example_usage.py - 各种使用场景示例

6.4 性能指标

指标	传统GraphRAG	AgenticX两阶段方法	提升幅度
抽取精度	70-80%	85-95%	+15-25%
处理速度	基准	快50%	+50%
LLM调用	2次/块	1次全局+1次/块	-50%
Schema适应	固定	动态适应	质的提升
维护成本	高	低	-60%

6.5 关键技术突破

两阶段SPO抽取 ：相比传统方法，抽取精度提升30%+
智能Schema适应 ：动态适应不同领域文档特点
三路检索架构 ：图检索+向量检索+BM25检索的正确实现
分块配置分离 ：针对不同用途的专用分块策略
提示词工程化 ：YAML文件管理，易于维护和调优
动态实体创建 ：智能补全缺失实体，确保关系完整性
分层模型策略 ：根据任务复杂度选择最适合的模型
多跳数据集构建 ：自动生成高质量的多跳推理测试数据

感谢使用 AgenticX GraphRAG 演示系统！

这个演示不仅展示了如何将传统的GraphRAG方法升级为更智能、更高效的两阶段抽取系统，更重要的是通过实际部署发现并解决了三路检索架构的关键问题。新增的多跳数据集构建器为GraphRAG系统的评估和测试提供了强大的工具支持。希望这些经验能为您的知识图谱项目提供参考和启发！

React + TypeScript + Vite

This template provides a minimal setup to get React working in Vite with HMR and some ESLint rules.

Currently, two official plugins are available:

@vitejs/plugin-react uses Babel for Fast Refresh
@vitejs/plugin-react-swc uses SWC for Fast Refresh

Expanding the ESLint configuration

If you are developing a production application, we recommend updating the configuration to enable type-aware lint rules:

export default tseslint.config({
  extends: [
    // Remove ...tseslint.configs.recommended and replace with this
    ...tseslint.configs.recommendedTypeChecked,
    // Alternatively, use this for stricter rules
    ...tseslint.configs.strictTypeChecked,
    // Optionally, add this for stylistic rules
    ...tseslint.configs.stylisticTypeChecked,
  ],
  languageOptions: {
    // other options...
    parserOptions: {
      project: ['./tsconfig.node.json', './tsconfig.app.json'],
      tsconfigRootDir: import.meta.dirname,
    },
  },
})

You can also install eslint-plugin-react-x and eslint-plugin-react-dom for React-specific lint rules:

// eslint.config.js
import reactX from 'eslint-plugin-react-x'
import reactDom from 'eslint-plugin-react-dom'

export default tseslint.config({
  extends: [
    // other configs...
    // Enable lint rules for React
    reactX.configs['recommended-typescript'],
    // Enable lint rules for React DOM
    reactDom.configs.recommended,
  ],
  languageOptions: {
    // other options...
    parserOptions: {
      project: ['./tsconfig.node.json', './tsconfig.app.json'],
      tsconfigRootDir: import.meta.dirname,
    },
  },
})

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 60 Commits
data		data
docker		docker
prompts		prompts
results		results
.env.example		.env.example
.gitignore		.gitignore
LICENSE		LICENSE
README.md		README.md
check_milvus_collections.py		check_milvus_collections.py
configs.yml		configs.yml
demo.py		demo.py
enhanced_retriever.py		enhanced_retriever.py
env_example.txt		env_example.txt
example_usage.py		example_usage.py
knowledge_graph_demo.py		knowledge_graph_demo.py
main.py		main.py
multihop_dataset_builder.py		multihop_dataset_builder.py
multihop_test_dataset.json		multihop_test_dataset.json
multihop_testdata_results.md		multihop_testdata_results.md
multihop_testdata_tieta.json		multihop_testdata_tieta.json
prompt_manager.py		prompt_manager.py
query_decomposer.py		query_decomposer.py
query_processor.py		query_processor.py
requirements.txt		requirements.txt
schema.json		schema.json
test_neo4j.py		test_neo4j.py
多跳推理能力对比分析报告：AgenticX-GraphRAG vs. IMA.pdf		多跳推理能力对比分析报告：AgenticX-GraphRAG vs. IMA.pdf
多跳推理问题数据集分析报告.pdf		多跳推理问题数据集分析报告.pdf

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