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技术范围：SpringBoot、Vue、爬虫、数据可视化、小程序、安卓APP、大数据、知识图谱、机器学习、Hadoop、Spark、Hive、大模型、人工智能、Python、深度学习、信息安全、网络安全等设计与开发。

主要内容：免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码、文档辅导、LW文档降重、长期答辩答疑辅导、腾讯会议一对一专业讲解辅导答辩、模拟答辩演练、和理解代码逻辑思路。

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介绍资料

Django + 大模型中华古诗词知识图谱可视化技术说明

一、项目背景与目标

中华古诗词是中华文化的瑰宝，蕴含着丰富的历史、哲学和艺术价值。传统古诗词研究多依赖人工查阅文献，效率低下且难以全面挖掘诗词间的关联。本项目旨在结合Django框架与大模型技术，构建一个中华古诗词知识图谱可视化系统，实现古诗词数据的结构化存储、智能关联分析与直观可视化展示，为古诗词研究、教学与文化传播提供高效工具。

二、技术选型

1. 后端框架：Django
   • 优势：Django是一个高级Python Web框架，遵循MVT（Model-View-Template）设计模式，具有强大的数据库管理、用户认证、表单处理等功能，能够快速搭建稳定、安全的Web应用。其内置的ORM（对象关系映射）工具方便与数据库交互，适合处理古诗词知识图谱的结构化数据。
2. 大模型：选择具有强大自然语言处理能力的大模型，如GPT系列或国内类似的大模型（如文心一言、通义千问等）。利用大模型的语义理解、信息抽取和知识推理能力，从古诗词文本中自动提取关键信息，构建知识图谱的实体和关系。
3. 知识图谱存储：Neo4j
   • 原因：Neo4j是一种高性能的图数据库，以图结构存储数据，能够高效地表示和查询实体之间的关系。古诗词知识图谱中包含大量的诗词、作者、朝代、意象等实体以及它们之间的复杂关系，Neo4j的图模型非常适合存储和展示这种关系型数据。
4. 前端可视化：D3.js或ECharts
   • D3.js是一个基于数据驱动的JavaScript库，提供了丰富的可视化组件和强大的交互功能，能够创建高度定制化的知识图谱可视化效果。
   • ECharts是一个简单易用的JavaScript可视化库，提供了多种图表类型，包括关系图，适合快速实现知识图谱的可视化展示，且具有良好的兼容性和性能。

三、系统架构设计

（一）整体架构

本系统采用三层架构，包括数据层、业务逻辑层和表现层。

1. 数据层：负责古诗词数据的存储和管理，包括原始古诗词文本数据、从大模型抽取的知识图谱数据以及用户交互产生的数据。使用Neo4j图数据库存储知识图谱，MySQL数据库存储用户信息、系统配置等结构化数据。
2. 业务逻辑层：基于Django框架实现，处理用户请求，调用大模型API进行知识抽取，与数据库进行交互，实现知识图谱的构建、查询和更新等业务逻辑。
3. 表现层：使用HTML、CSS和JavaScript技术构建用户界面，通过D3.js或ECharts实现知识图谱的可视化展示，并提供用户交互功能，如搜索、筛选、缩放等。

（二）详细模块设计

1. 数据采集与预处理模块
   • 从公开的古诗词数据库、古籍文献等来源采集古诗词文本数据。
   • 对采集到的数据进行清洗和预处理，包括去除噪声、统一格式、分词等操作，为后续的知识抽取做准备。
2. 大模型知识抽取模块
   • 调用大模型API，将预处理后的古诗词文本作为输入，利用大模型的语义理解和信息抽取能力，识别出诗词中的实体（如作者、朝代、意象等）和关系（如创作关系、引用关系等）。
   • 将抽取到的实体和关系进行整理和标准化，形成知识图谱的节点和边数据。
3. 知识图谱构建模块
   • 使用Python的Neo4j驱动，将抽取到的节点和边数据导入到Neo4j图数据库中，构建古诗词知识图谱。
   • 定义知识图谱的模式（Schema），包括节点的标签和边的类型，确保数据的一致性和规范性。
4. Django后端服务模块
   • 创建Django项目和应用，配置数据库连接（包括Neo4j和MySQL）。
   • 实现知识图谱的查询接口，根据用户请求从Neo4j数据库中检索相关的节点和边数据。
   • 处理用户认证、权限管理等安全相关功能，确保系统的安全性。
5. 前端可视化模块
   • 使用HTML和CSS搭建用户界面的基本框架，设计搜索框、筛选条件、可视化区域等界面元素。
   • 使用JavaScript调用Django后端提供的API，获取知识图谱数据。
   • 根据获取到的数据，使用D3.js或ECharts绘制知识图谱，并实现交互功能，如节点点击展开、边的高亮显示、图谱的缩放和平移等。

四、关键技术实现

（一）大模型知识抽取

以下是一个使用Python调用大模型API进行知识抽取的示例代码（以调用OpenAI的GPT模型为例）：

python

1import openai
2
3# 设置OpenAI API密钥
4openai.api_key = "YOUR_API_KEY"
5
6def extract_knowledge(poem_text):
7    prompt = f"请从以下古诗词文本中提取实体和关系：\n{poem_text}\n实体包括作者、朝代、意象等，关系包括创作关系、引用关系等。以JSON格式返回结果，例如：{{\"entities\": [{\"name\": \"李白\", \"type\": \"author\"}], \"relations\": [{\"source\": \"李白\", \"target\": \"《静夜思》\", \"type\": \"create\"}]}}"
8    response = openai.Completion.create(
9        engine="text-davinci-003",
10        prompt=prompt,
11        max_tokens=500
12    )
13    result = response.choices[0].text.strip()
14    # 这里可以添加对返回结果的进一步处理和解析
15    return result
16

（二）Neo4j知识图谱构建

使用Python的Neo4j驱动将抽取到的知识导入到Neo4j数据库中：

python

1from neo4j import GraphDatabase
2
3class Neo4jDatabase:
4    def __init__(self, uri, user, password):
5        self._driver = GraphDatabase.driver(uri, auth=(user, password))
6
7    def close(self):
8        self._driver.close()
9
10    def create_node(self, label, properties):
11        with self._driver.session() as session:
12            query = f"CREATE (n:{label} $props) RETURN n"
13            result = session.run(query, props=properties)
14            return result.single()[0]
15
16    def create_relation(self, source_label, source_name, target_label, target_name, relation_type):
17        with self._driver.session() as session:
18            query = f"""
19                MATCH (s:{source_label} {{name: $source_name}}), (t:{target_label} {{name: $target_name}})
20                CREATE (s)-[r:{relation_type}]->(t)
21                RETURN r
22            """
23            result = session.run(query, source_name=source_name, target_name=target_name)
24            return result.single()[0]
25
26# 示例使用
27db = Neo4jDatabase("bolt://localhost:7687", "neo4j", "password")
28# 创建作者节点
29author_node = db.create_node("Author", {"name": "李白", "dynasty": "唐朝"})
30# 创建诗词节点
31poem_node = db.create_node("Poem", {"name": "《静夜思》", "content": "床前明月光，疑是地上霜。举头望明月，低头思故乡。"})
32# 创建创作关系
33relation = db.create_relation("Author", "李白", "Poem", "《静夜思》", "CREATE")
34db.close()
35

（三）Django后端查询接口实现

在Django的views.py中实现知识图谱的查询接口：

python

1from django.http import JsonResponse
2from neo4j import GraphDatabase
3
4def search_knowledge_graph(request):
5    query = request.GET.get('query', '')
6    # 连接Neo4j数据库
7    driver = GraphDatabase.driver("bolt://localhost:7687", auth=("neo4j", "password"))
8    with driver.session() as session:
9        # 这里根据查询条件构建Cypher查询语句
10        cypher_query = f"MATCH (n) WHERE n.name CONTAINS '{query}' RETURN n LIMIT 10"
11        result = session.run(cypher_query)
12        nodes = []
13        for record in result:
14            node = record["n"].values()
15            nodes.append(node)
16    driver.close()
17    return JsonResponse({"nodes": nodes})
18

（四）前端可视化实现（以ECharts为例）

html

1<!DOCTYPE html>
2<html lang="zh-CN">
3
4<head>
5    <meta charset="UTF-8">
6    <title>中华古诗词知识图谱可视化</title>
7    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/echarts@5.4.3/dist/echarts.min.js"></script>
8</head>
9
10<body>
11    <div id="knowledgeGraph" style="width: 800px; height: 600px;"></div>
12    <script>
13        // 模拟从后端获取的数据
14        const data = {
15            nodes: [
16                { name: '李白', category: 'author' },
17                { name: '《静夜思》', category: 'poem' },
18                { name: '唐朝', category: 'dynasty' }
19            ],
20            links: [
21                { source: '李白', target: '《静夜思》', type: 'create' },
22                { source: '李白', target: '唐朝', type: 'live_in' }
23            ]
24        };
25
26        // 初始化ECharts实例
27        const chart = echarts.init(document.getElementById('knowledgeGraph'));
28
29        // 配置项
30        const option = {
31            title: {
32                text: '中华古诗词知识图谱'
33            },
34            tooltip: {},
35            legend: {
36                data: ['author', 'poem', 'dynasty']
37            },
38            series: [{
39                type: 'graph',
40                layout: 'force',
41                data: data.nodes.map(function (node) {
42                    return {
43                        name: node.name,
44                        category: node.category,
45                        symbolSize: 30
46                    };
47                }),
48                links: data.links.map(function (link) {
49                    return {
50                        source: link.source,
51                        target: link.target,
52                        label: {
53                            show: true,
54                            formatter: link.type
55                        }
56                    };
57                }),
58                categories: [{
59                    name: 'author'
60                }, {
61                    name: 'poem'
62                }, {
63                    name: 'dynasty'
64                }],
65                roam: true,
66                label: {
67                    show: true
68                },
69                force: {
70                    repulsion: 100
71                }
72            }]
73        };
74
75        // 使用配置项显示图表
76        chart.setOption(option);
77    </script>
78</body>
79
80</html>
81

五、系统测试与优化

（一）功能测试

对系统的各个功能模块进行测试，包括数据采集与预处理、大模型知识抽取、知识图谱构建、查询接口和前端可视化等。确保系统能够正确地采集、抽取、存储和展示古诗词知识图谱数据。

（二）性能测试

使用压力测试工具对系统进行性能测试，模拟多用户并发访问的情况，检查系统的响应时间、吞吐量等性能指标。针对性能瓶颈进行优化，如优化数据库查询语句、使用缓存技术等。

（三）安全测试

对系统进行安全测试，检查是否存在常见的安全漏洞，如SQL注入、跨站脚本攻击（XSS）等。采取相应的安全措施，如输入验证、参数化查询、使用安全框架等，保障系统的安全性。

六、总结与展望

本项目通过结合Django框架与大模型技术，成功构建了一个中华古诗词知识图谱可视化系统。该系统实现了古诗词数据的自动化采集、知识抽取、知识图谱构建和可视化展示，为古诗词研究提供了有力的工具。未来可以进一步优化大模型的知识抽取效果，扩展知识图谱的实体和关系类型，增加更多的交互功能和分析算法，提升系统的实用性和智能化水平。同时，可以考虑将系统推广应用到其他文化领域，如历史、哲学等，促进中华文化的传承和传播。

运行截图

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