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基于neo4j的儒家神话知识图谱问答系统_基于neo4j的智能问答系统代码

基于neo4j的智能问答系统代码

在这里插入图片描述
创建一个基于Neo4j的儒家神话知识图谱问答系统涉及多个步骤,包括设置图数据库、设计架构、填充数据库以及实现查询接口。以下是一个概要,附上简要说明和示例代码来说明这个过程。

设置Neo4j

安装Neo4j并启动服务。确保Neo4j在其默认端口上运行。

设计架构

架构应该反映儒家神话中的实体和关系。实体可能包括神、凡人、地点和事件。关系可以代表亲子关系、事件或互动。

填充数据库

使用py2neo连接到Neo4j并创建节点和关系。

from py2neo import Graph, Node, Relationship

graph = Graph("bolt://localhost:7687", auth=("neo4j", "password"))

# 创建节点
confucius = Node("Person", name="Confucius", kind="mortal")
yinyang = Node("Concept", name="Yin and Yang")

# 创建关系
teaching = Relationship(confucius, "TEACHES", yinyang)

# 添加到图中
graph.create(confucius)
graph.create(yinyang)
graph.create(teaching)
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此代码连接到图形,创建两个节点和一个关系,指示孔子教授阴阳观。

实现问答系统

一个Flask应用可以为问答系统提供一个RESTful API。

from flask import Flask, request, jsonify
from py2neo import Graph

app = Flask(__name__)
graph = Graph("bolt://localhost:7687", auth=("neo4j", "password"))

@app.route('/query', methods=['POST'])
def query_graph():
    question = request.json['question']
    
    # 处理问题(NLP和查询意图提取)
    # 为了示例,假设问题是关于孔子的教诲
    query = '''
    MATCH (p:Person)-[:TEACHES]->(c:Concept)
    WHERE p.name = 'Confucius'
    RETURN c.name AS teaching
    '''
    
    answer = graph.run(query).data()
    return jsonify(answer)

if __name__ == '__main__':
    app.run()
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这个Flask端点接受一个JSON格式的问题,处理它以确定意图,然后查询Neo4j数据库以获取答案。

查询知识图谱

开发算法解释自然语言问题并将其转换为Cypher查询。

响应查询

从Cypher查询结果中提取信息并将其格式化为人类可读的答案。

示例交互

POST /query
{
  "question": "孔子教导了什么?"
}
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响应:

[
  { "teaching": "阴和阳" }
]
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