基于NLP的文本生成系统设计与实现（LW+源码+讲解+部署）
摘 要
当前基于NLP的文本生成系统面临可解释性不足与个性化效果欠佳的问题。传统方法依赖人工规则或单一模型，难以有效捕捉用户需求与内容之间的深层语义关联。知识图谱技术因其结构化表达能力与语义推理能力，为提升NLP的文本生成的可解释性和准确性提供了新思路。本研通过构建知识图谱与混合检索机制，探索大模型文本生成的实现路径，旨在为用户提供兼具逻辑性与个性化的文本生成的服务，同时为知识驱动型NLP系统的设计提供实践参考。
本文设计并实现了一个基于知识图谱与混合检索技术的文本生成系统。系统以Neo4j图数据库为核心，整合电影实体、属性及复杂关系，完成影视领域知识的语义化存储与推理；通过预训练模型实现文本向量化，结合图结构特征与语义相似度形成混合检索机制。系统采用前后端分离架构，后端基于FastAPI框架构建RESTful API服务，集成大语言模型对话、图数据库查询与混合检索模块；前端基于Vue3实现交互界面，支持智能对话与个性化文本内容的展示。
关键词：知识图谱；NLP文本生成；混合索引
目 录
第一章 引言
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外研究综述
1.3 本章小结
第二章 相关技术介绍
2.1 NLP文本生成
2.2 neo4j
2.3 FastAPI
2.4 vue
2.5 transformer架构
2.6 DeepSeek模型架构
2.7 大模型与知识图谱
第三章 系统分析
3.1 构架概述
3.2 系统性能需求分析
3.3 系统任务的可行性分析
第四章系统设计
4.1 TMDB数据集介绍
4.2 neo4j向量数据库搭建
4.3 混合检索实现
第五章系统实现
5.1 系统实施
5.2 vue上下文对话管理
5.3 系统演示
第六章 测试与部署
6.1系统测试
6.2 相关模块测试
第七章 总结与展望
7.1 研究总结
7.2 未来展望
参考文献
致 谢
第一章 引言
1.1 研究背景与意义
随着大数据信息智能化时代的到来，人工智能技术深入到人们日常语言交流中，自然语言生成成为众多学者的研究重点。基于NLP的文本生成系统能解决传统人工处理文本效率低、难以应对大量不规范文本等问题。例如，在文本标题生成方面，传统人工总结编写标题耗费大量人力和时间成本，而基于神经网络的文本标题生成原型系统能经济高效地生成准确简洁的标题[1]。在铁路安全信息处理中，基于NLP技术构建的安全信息数据处理系统，可深入挖掘隐藏在铁路安全信息文本中的关键问题，提高数据处理效率和利用率，为安全决策和监督提供支持[2]。同时，该系统在情感咨询、辅助审稿、军用文书生成等领域也有重要应用，能有效解决人们的情感问题、提高编辑审稿效率等[3]。
1.2 国内外研究综述
现有研究在基于NLP的文本生成系统的多个方面取得了进展。在模型设计上，熊露等人（2023）针对文本为离散型数据在生成对抗网络中判别器输出带来的精度影响问题，提出改进的生成对抗网络文本生成模型，通过设计Loss函数提高文本生成效果[4]。蔡丽坤等人（2022）提出将文本全局特征与局部特征联合建模的方法，增强生成过程中对文本全局语义信息的关注，提升了类别文本生成的效果[5]。在算法优化方面，麦晓庆等人（2022）提出基于NLP的变电主设备缺陷文本自动化挖掘算法，通过调整LSTM结构、添加注意力机制等提高文本分类性能[6]。在应用开发方面，乔宝榆（2024）设计并开发了基于NLP的辅助审稿系统，实现了初步送审意见生成、相关论文匹配、审稿专家推荐等辅助功能[7]。唐嘉迪等人（2022）设计并实现了基于NLP技术的情感咨询系统，有效帮助人们解决个人情感问题[8]。此外，还有学者对文本表示和嵌入技术进行了综述，探讨了NLP领域从基于规则、统计到更具上下文敏感性的学习表示的演变[9]。同时，也有研究关注NLP实验研究中的评估指标，如Kolesnyk和Khairova（2022）论证了Cohen's kappa系数在NLP和文本挖掘实验研究中作为评估专家意见一致性的有效性[10]。在文本水印和合成文本应用方面，Al - Wesabi等人（2021）开发了基于内容关联的可靠NLP英语文本水印方案[11]，He等人（2022）提出了利用合成文本进行NLP的“生成、注释和学习”框架[12]。
1.3 本章小结
本章从人工智能技术的快速发展和NLP的广泛应用切入，阐述了基于NLP的文本生成系统的研究背景与意义。随着大数据时代的到来，传统文本处理方法在效率与适应性上的局限性日益凸显，而基于NLP的系统在标题生成、情感咨询、安全信息处理等领域展现出显著优势。例如，在影视推荐场景中，用户对个性化服务的需求与系统可解释性不足之间的矛盾待解决。
在国内外研究综述部分，本文系统梳理了文本生成模型、算法优化及应用开发的现状。现有研究在生成对抗网络、特征联合建模、注意力机制优化等方面取得了进展，但在文本生成的可解释性与多模态特征融合方面仍存在不足。例如，传统的依赖单一模型或规则，难以兼顾语义理解与逻辑推理。本文基于此提出结合知识图谱与混合检索技术的解决方案，旨在通过语义关联与图结构特征增强文本生成系统的性能。
第二章 相关技术介绍
2.1 NLP文本生成
自然语言处理（NLP）文本生成是通过机器学习模型自动生成符合语义和语法规则的人类语言的技术。其核心是让计算机理解上下文并预测合理的词序列，主要方法包括基于规则的模板填充、统计语言模型和深度学习方法。随着Transformer架构的提出，基于注意力机制的预训练语言模型大幅提升了生成文本的流畅性和多样性。典型应用涵盖机器翻译、对话系统、新闻写作和代码生成等领域，关键技术涉及词嵌入、序列建模和生成策略优化。当前挑战包括长文本逻辑一致性、领域迁移能力和可控性生成。核心模型通常通过最大化文本序列的联合概率进行优化，其基本公式可表示为：
1.语言模型概率链式法则：
2.Transformer自注意力机制：
2.2 neo4j
Neo4j身为领先的图数据库解决方案，在本系统里承担着影视知识图谱的存储以及推理核心功能，它基于属性图模型的数据结构，恰好契合影视领域实体关系的表达需求，依靠节点、关系和属性的三元组结构，直观呈现出导演、演员、电影等实体间的复杂网络，和传统关系型数据库相比，Neo4j的图遍历算法在处理多跳查询时表现出性能优势，很适合执行基于路径的推荐推理任务。
采用Neo4j作为向量数据库可有效融合图结构与语义向量，支持复杂语义关系的动态建模与高效检索。Neo4j以图节点存储文本片段的向量嵌入，并通过图边描述实体、主题或逻辑关联，形成多维度语义网络。其优势在于，通过Cypher语言实现向量相似性搜索与图遍历的联合查询，例如检索与目标向量相近的节点及其关联子图，利用神经网络增强生成内容的上下文一致性，例如通过邻居节点传播语义信息优化生成结果。典型应用包括知识图谱驱动的故事生成、多轮对话状态跟踪等场景。关键技术涵盖向量索引加速和图-向量混合查询优化，核心公式可表示为：
- 图节点相似度计算：
（2）向量-图联合检索：
具体结构如下图2-1所示：
图2-1 neo4j 结构图
2.3 FastAPI
FastAPI作为一款现代高性能的Web框架，在本系统的后端架构里承担着构建与集成API服务的核心工作，它基于ASGI标准的异步处理机制，有力地支撑了高并发场景下混合检索服务的需求，借助类型提示以及Pydantic模型达成强类型数据校验，以此保证API接口的健壮性。和传统的Flask框架相比，FastAPI在请求处理效率和开发体验方面有优势，特别适用于需要协调多模态服务的推荐系统场景，
在系统架构设计过程中，FastAPI借助模块化路由组织达成服务解耦，主入口文件main.py运用APIRouter机制把对话服务、检索服务、图查询服务划分成独立的子模块，每个路由节点凭借依赖注入的方式获取所需的服务实例。这样的设计模式能提升代码的可维护性，还方便进行单元测试以及性能监控，比如在检索服务路由中，依靠Depends语法动态注入BGE-large-zh模型实例以及Neo4j连接池，实现服务组件的即插即用，
框架的异步非阻塞特性在混合检索场景中起到关键作用，当处理用户查询请求时，系统借助async/await语法并行执行文本向量化、图数据库查询以及大语言模型推理等异构任务。这种并发执行机制让复杂推荐流程的响应时间得到优化，在处理多条件过滤的推荐请求时，和同步处理模式相比效率提升较大，利用Starlette中间件实现的请求生命周期管理，为每个API调用添加性能监控埋点，为后续服务优化提供数据支持。
2.4 vue
Vue.js是一款渐进式JavaScript框架，在本系统的前端架构里选用其3.0版本来达成交互式用户界面，借助组合式API以及TypeScript的类型系统搭建起有高可维护性的单页面应用，它的响应式数据绑定机制和组件化开发模式，有力地支撑起智能推荐场景下动态内容展示以及实时交互的需求。
在技术架构方面，系统充分借助Vue3的Composition API特性对组件逻辑进行重构，依靠setup语法糖达成逻辑关注点的分离，把数据获取、状态管理以及事件处理封装成可复用的组合式函数，比如在MovieCard组件中，电影收藏功能被抽象成useFavorites组合函数，借助注入Vuex存储实例达成跨组件状态共享。这样的设计模式提升了代码可读性，让推荐界面、对话面板等复杂组件的维护成本有所降低，
状态管理模块采用Pinia替换传统Vuex方案，凭借模块化存储设计实现高效状态同步。chatStore模块管理对话上下文状态，采用Map数据结构维护会话历史的时间线索引，favoriteStore模块依靠LRU缓存策略优化收藏电影列表的存取性能，存储模块与本地持久化方案深度融合，利用vueuse核心库的useLocalStorage实现用户偏好的自动保存与恢复，保证推荐服务的连续性。
在与后端服务对接上，借助axios实例封装实现RESTful API的统一管理，apiService模块采用拦截器机制注入JWT认证令牌，对混合检索接口的响应数据进行标准化处理，针对流式对话场景，基于WebSocket协议实现实时消息推送，结合Vue3的watchEffect响应式监听机制，实现对话内容的渐进式渲染。
2.5 transformer架构
Transformer模型是在2017年由Vaswani等人提出来的，这一模型的出现，使得自然语言处理领域在序列建模方面的依赖模式发生了根本性的改变，该模型的核心创新之处在于，它完全抛弃了循环神经网络以及卷积神经网络，而是选用自注意力机制来达成全局上下文建模，并且借助堆叠多层编码器-解码器结构去捕捉复杂的语义关系。接下来会对其关键组件以及数学形式化表达展开详细的解析。
（1）自注意力机制（Self-Attention）：自注意力机制通过动态计算输入序列中每个位置与其他位置的关联权重，实现上下文感知的特征表示。给定输入序列的嵌入矩阵
X∈Rn×d （n为序列长度，d 为嵌入维度）：
通过线性变换将输入 X 映射到查询（Query）、键（Key）、值（Value）空间：
（2）计算注意力分数：
通过点积计算查询与键的相似度，并缩放以防止梯度消失：
Transformer 的自编码与解码机制借助多层堆叠的编码器和解码器结构达成对输入序列的深度理解以及目标序列的生成，当中编码器负责把原始输入比如文本、语音转变为蕴含全局语义的高维表示，解码器则依据编码器的输出逐步生成目标序列比如翻译结果、摘要内容，编码器的最关键的是自注意力机制与前馈神经网络的结合，自注意力凭借动态计算输入序列里各个位置之间的关联权重，让每个词可捕捉到上下文中其他词的影响，突破传统循环神经网络在处理长距离依赖时的局限，同时多层编码器的堆叠提取层次化特征，像底层捕捉局部语法结构，高层整合全局语义信息。解码器在结构上和编码器相似，但增添了对编码器输出的交叉注意力机制，保证生成目标序列时能有效利用输入序列的语义信息，其自注意力层凭借掩码技术限制当前位置只能关注已生成的部分，防止信息泄露，以此保证自回归生成的正确性，位置编码的引入为模型注入序列顺序信息，弥补了自注意力机制本身对位置不敏感的不足，凭借正弦函数或可学习参数为每个位置生成独特的嵌入向量，使模型可区分序列中元素的先后关系。编码器与解码器之间借助残差连接和层归一化优化梯度流动，缓解深层网络训练中的梯度消失问题，提升模型稳定性，在实际应用中，编码器将输入序列映射为上下文感知的隐藏状态，解码器则基于该状态和已生成的历史标记，借助概率采样或贪婪搜索策略逐步预测下一个标记，最终完成从源序列到目标序列的转换。这种架构在机器翻译、文本生成等任务中呈现出强大性能，其并行计算特性提升了训练与推理效率，成为现代自然语言处理模型的基石。具体结构如下图2-2所示：
图2-2 编码器
2.6 DeepSeek模型架构
DeepSeek的网络架构是基于Transformer构建的，经过深度优化与创新达成了高效推理和大规模训练能力之间的平衡，它的核心技术有基于稀疏注意力机制的动态路由网络以及混合专家系统，MLA借助低秩压缩键值缓存大幅减少了计算开销，能支持长达128K tokens的上下文窗口，同时运用多头潜在注意力对语义关联建模进行优化，有效降低了KV缓存需求并提高了推理效率。MoE架构采用1个共享专家与256个路由专家的分层设计，每个token动态激活8个专家，结合无辅助损失的负载均衡策略，凭借门控网络实时调整专家资源分配，能避免专家使用不均衡，又能提升模型容量和任务泛化能力，比如在数学推理与代码生成场景中可以精准激活领域专家。在训练方面，DeepSeek采用多阶段预训练策略，整合了14.8万亿高质量通用语料和垂直领域知识图谱，借助基础语义构建、领域知识注入、对话技能强化以及价值观对齐这四个阶段来优化模型能力，还引入了动态精度调度器与张量切片重计算技术，使显存利用率提升到了89%，千卡训练效率达到68%，同时借助弹性容错框架实现了秒级故障恢复。在推理阶段，其高效引擎融合了动态算子融合、内存复用与自适应批处理技术，显存占用降低了82%，端到端延迟缩短至23ms，并且借助预填充与解码分离的分布式部署方案，结合冗余专家动态路由策略，实现了高吞吐与低延迟的协同优化，另外DeepSeek支持多模态融合，构建统一表征空间来对齐文本、图像与语音特征，依靠跨模态注意力与条件式扩散模型实现图文问答、视频描述生成等跨模态任务，还集成了联邦学习与差分隐私技术来保障数据安全。在应用场景中，其架构已经为智能客服、医疗诊断、工业质检等领域提供支持，例如某银行引入后客服问题解决率提高了40%，汽车制造缺陷漏检率降低到0.3%，充分证明了其技术落地有广泛适用性和高效性。具体架构图如下图2-3所示：
图2-3 deepseek网络架构
2.7 大模型与知识图谱
基于NLP的文本生成系统设计与实现中，采用本地化部署的DeepSeek模型与Neo4j图数据库结合，构建高效可控的生成架构，并通过Ollama框架实现轻量化模型服务。DeepSeek作为生成核心，基于Transformer架构实现文本序列的端到端生成，其本地部署保障了数据隐私与低延迟响应，支持通过LoRA等技术进行领域微调。Neo4j则作为语义知识中枢，存储文本片段的向量化表示及其多跳关联关系，利用Cypher语言实现“向量相似性搜索+图谱推理”的混合检索，从特定节点出发，结合语义相似度与逻辑连贯性扩展生成上下文。
Ollama作为推理引擎，通过动态批处理与内存优化技术，将DeepSeek模型与Neo4j查询流水线化：用户输入经Ollama路由后，首先触发Neo4j的图-向量联合检索（如检索相关实体子图），再将检索结果作为提示词输入DeepSeek生成模块，最终结合束搜索（Beam Search）和温度采样（Temperature Sampling）输出文本。具体Ollama流程图如下图所示：
图2-4 ollama流程图
具体公式如下：
1.混合检索生成概率：
2.Ollama动态批处理优化：
该架构在保证生成质量的同时，通过知识增强降低幻觉风险，适用于企业级知识问答、个性化内容生成等场景。具体情况如图2-3所示。
图2-5 知识图谱与大模型结合
第三章 系统分析
3.1 构架概述
本系统采用前后端分离架构，前端通过Vue3+TypeScript构建响应式交互界面，支持实时对话与动态展示；后端基于FastAPI搭建RESTful与WebSocket服务，集成本地部署的DeepSeek模型和Neo4j图数据库。前端传递用户输入至后端，FastAPI路由层调用DeepSeek生成模块完成意图理解与对话响应，同时触发Neo4j的Cypher查询引擎，基于用户历史对话的实体向量执行图遍历与相似性检索，实现基于NLP的文本生成。采用依赖注入机制动态加载本地部署的DeepSeek大语言模型与Neo4j图数据库驱动模块，通过Uvicorn异步服务器承载高并发请求。
前端交互层基于Vue3框架实现组件化设计方式，采用MVVM模式保持视图与状态的动态同步情况，智能对话模块依靠WebSocket协议维持双工通信，实时渲染推荐结果与知识图谱关联路径。Pinia状态管理实现用户偏好的跨会话持久化，系统依靠分层架构设计实现功能解耦，知识图谱构建模块与推荐服务模块的独立演进。通过OpenAPI规范定义服务间通信协议，支持各模块的独立升级与横向扩展，大模型推理模块通过Ollama框架实现DeepSeek模型的动态批处理与显存优化，具体项目整体架构如下图3-1所示：
图3.1项目整体架构
3.2 系统性能需求分析
本系统性能需求分析主要关注文本生成的核心指标，着重从实时响应、计算效能以及扩展能力这三个维度展开考量，在实时性方面，混合检索服务要达成端到端响应时间的控制，这就要求在知识图谱遍历以及向量相似度计算协同工作模式下，用户查询完成多模态特征融合以及结果排序的时间开销维持在毫秒级。
系统并发处理能力要契合典型应用场景下的负载需求，靠FastAPI的异步请求处理机制以及Neo4j连接池技术来实现的，用模型服务的热备份策略以保BGE-large-zh文本向量化服务有稳定的吞吐量。
3.3 系统任务的可行性分析
本系统任务围绕技术实现、资源支撑以及开发适配这三个维度，对其可行性展开论证，以此来验证文本生成系统设计方案是否可得以实施，在技术可行性这一层面，系统核心技术选型选用的皆是经过工业验证的成熟框架：Neo4j图数据库于复杂关系处理方面拥有生产级稳定性，其Cypher查询语言可有效支撑多跳推理需求，FastAPI的异步处理机制以及Vue3的响应式设计在大规模Web应用中已验证过可行性，可为系统高并发场景给予技术保障。
资源可行性在数据获取与计算资源这两个层面有所体现，影视知识图谱构建所需的导演、演员、类型等结构化数据可从TMDB开放平台稳定获取，用户行为数据借助模拟生成技术构建基准数据集，
开发可行性方面，运用Python生态在数据处理与算法实现领域，前后端分离架构使得界面开发与算法优化可并行推进，OpenAPI规范保证模块间接口的标准化。
第四章系统设计
4.1 TMDB数据集介绍
TMDB 5000 Movie Dataset 是 Kaggle 平台的开源数据集。数据集包含两个核心文件：tmdb_5000_movies.csv 和 tmdb_5000_credits.csv，共收录了约 4803 部电影的信息，时间跨度从 1916 年至 2017 年，主要是美国电影。主要有两个csv文件，movies.csv 包含预算（budget）、收入（revenue）、电影类型（genres）、制作公司（production_companies）、上映日期（release_date）、评分（vote_average）等 20 个字段， credits.csv 则记录了演员表（cast）和制作团队（crew）等详细信息。具体如下图4-1所示：
4.2 neo4j向量数据库搭建
首先创建或更新“Movie”节点，设置标题、年份、简介等属性；同步创建或更新“Person”节点（演员/导演），记录姓名与性别。然后MATCH定位已存在的电影和人物节点，并建立关系：演员与电影之间通过“ACTED_IN”关系连接，并附加角色名和出场顺序属性；导演与电影之间通过“DIRECTED”关系直接关联，无需额外属性。该逻辑实现了电影、演员、导演实体及其关系的结构化存储，为后续的图数据库查询与分析提供基础拓扑。具体如下图4-2和4-3所示：
图4-2 节点创建图
图4-3 关系创建图
4.3 混合检索实现
首先要创建或者更新“Movie”节点，将标题、年份以及简介等属性进行设置，同步创建或者更新“Person”节点，把姓名和性别记录下来，接着MATCH对已经存在的电影和人物节点给予定位，并且建立关系：演员和电影之间借助“ACTED_IN”关系相连，同时附加角色名以及出场顺序属性，导演与电影之间凭借“DIRECTED”关系直接关联，并不需要额外的属性。此逻辑达成了电影、演员、导演实体及其关系的结构化存储，为后续图数据库的查询与分析提供了基础拓扑。具体如下图4-4至4-6所示：
图4-4 向量检索流程
图4-5 图数据库检索
图4-6 结果融合算法
第五章系统实现
5.1 系统实施
本系统是按照模块化架构来设计的，借助前后端协同工作的机制，把知识图谱和混合检索技术有效地整合在了一起，后端服务利用FastAPI框架搭建了异步微服务集群，其中知识图谱服务模块借助Py2neo驱动达成了Neo4j数据库交互，并且封装了多跳关系查询、路径推理等关键功能。语义理解模块加载BGE-large-zh预训练模型来做文本向量化处理，依靠FAISS索引构建了高效近邻搜索体系，可支持毫秒级语义相似度计算，
前端交互层运用Vue3组合式API构建了响应式界面，依靠WebSocket协议达成实时对话交互，智能面板采用虚拟滚动技术来优化电影卡片渲染性能，当用户触发文本请求时，前端利用Axios实例将自然语言查询发送到后端接口服务。文本生成结果展示组件动态解析返回的混合特征数据，其中图关联路径凭借D3.js进行可视化呈现，能直观地展示导演合作网络或者类型演化关系，项目整体时序图如下5-1所示：
图5-1 对话流程时序图
5.2 vue上下文对话管理
借助TypeScript接口对聊天消息的结构给予定义，其中覆盖类型、内容、时间戳以及关联电影数据等方面，利用数组来存储对话历史，运用map方法把消息依照“类型:内容”的格式拼接成上下文字符串，以此达成对话状态的序列化管理，这利于追踪用户与系统的交互进程，或者将上下文信息传递给后端处理逻辑。
图5-2 上下文管理
5.3 系统演示
5.3.1 neo4j管理知识图谱
首先对数据建模，通过使用电影、演员、导演等实体定义节点标签与关系类型；然后是数据导入，将清洗后的结构化数据通过LOAD CSV批量导入，利用MERGE确保节点唯一性；最后是，查询优化，通过建立索引加速标题、类型等字段检索，编写Cypher实现复杂查询，具体管理如下图5-3所示：
图5-3 neo4j管理电影知识图谱
5.3.2 对话功能首页面
通过启动vue项目，将项目打开，具体项目首页面，即可加载进首页面，在首页面可以输入相关的语句，大模型可以自带进行回答，大大提高了文本生成的效率如下图5-4所示：
图5-4 系统首页面
5.3.3 对话功能
用户可以输入具体想要咨询的电影信息，进行对话功能服务，本系统可以根据用户提出的问题，然后进行查找neo4j的向量数据库，将类似的答案通过Prompt放入大模型中，这样能大大提高文本生成的效率，具体如下图5-5所示：
图5-5 对话功能
5.3.4 系统推荐模块
当用户进行对话时，系统会根据用户的对话内容进行文本的生成，在生成文本的同时，系统也会查找数据库内用户喜欢的电影，进行电影的推荐，具体如下图5-6所示：
图5-6 推荐电影
5.3.5 查看电影详情
当用户点击下方基于推荐的电影后，用户可以进行点击，点击之后会跳出电影详情的界面，用户可以在里面查看电影的具体内容，具体如下图5-7所示：
图5-7 查看电影详情
5.3.6 收藏模块
当系统给用户弹出相关的电影详情模块后，用户可以点击推荐列表上方的小心心进行电影的收藏，点击收藏后，即可出现在收藏夹里面，具体如下图5-8所示：
图5-8 收藏模块
5.3.7 深度解析模块
在电影的详情界面，有一个深度解析电影的按钮，该功能主要是进行具体电影的相关解析，可以通过点击，将电影的详细信息发送给大模型，大模型在进行详细的文本生成模块，可以很好的帮助用户进行相关电影情节的解析，提高了用户查找电影的效率，具体如下图5-9所示：
图5-9 深度解析模块
5.3.8 搜索电影模块
用户可以点击搜索按钮，并通过输入电影的名称，导演，演员等关键词进行相关电影的搜索，系统会自动返回一个列表给用户进行查看，当用户点击搜索完成后的出现的电影列表后，即可进入电影的详情界面，这样可以更好的节省用户查找电影的时间具体如下图5-10所示：
图5-10 搜索模块
第六章 测试与部署
6.1系统测试
6.1.1 硬件要求
（1）前端硬件要求：可以正常打开浏览器
（2）后端硬件要求：服务器：支持python的相应服务器硬件，并且支持大规模的请求。
（3）存储：可以存储相应的用户信息，文章信息等数据。
6.1.2 软件要求
（1）前端软件要求：可以打开常用的浏览器，比如Chrome、Firefox、Edge等，确保能够良好地支持HTML5、Vue。
（2）后端软件要求：Python运行环境：python3.9版本，可以运行fastapi框架。
（3）通信服务软件要求：使用Axios进行前后端的数据交互问题。
（4）开发和构建工具软件要求：Pycharm作为主要的集成开发环境。Pip用于项目的相关包的获取。
6.1.3 系统要求
（1）可靠性需求：系统需满足用户对故障发生频率、影响程度、容错恢复能力及失效预警机制等方面的质量要求。
（2）易用性需求：在用户交互层面应实现符合人体工程学的操作流程设计，界面须遵循国际通行的UX设计规范，提供多级帮助系统，同时配备体系化的用户手册、在线知识库及交互式培训模拟环境。
（3）运行环境约束：系统需明确支持的操作系统版本、最低硬件配置要求网络拓扑结构适配性以及特定运行时依赖。
（4）外部接口规范：需定义标准化的API接口协议、数据交换格式、硬件驱动兼容列表，并制定异常中断处理机制和接口性能基准。
6.1.4 系统部署过程
项目部署是一个很重要的环节，以下是系统的一般方法和步骤：
（1）准备环境：确保服务器硬件满足系统要求，安装操作系统和相关依赖。
（2）包安装：通过pip进行相关包的安装，同时采用清华园镜像进行快速安装。
6.2 相关模块测试
通过黑盒测试对本项目的主要模块进行了测试，根据测试结果全部显示为正常，说明本系统的设计良好，具体测试结果如表6-1所示。
表6-1 相关模块测试结果
| 序号 | 测试模块 | 预期结果 | 测试结果 |
| 1 | 在对话框内进行对话 | 成功返回相关的文本生成内容 | 正常 |
| 2 | 用户进行对话 | 成功调用知识图谱模块 | 正常 |
| 3 | 通过输入相关电影信息 | 电影信息出现 | 正常 |
第七章 总结与展望
7.1 研究总结
本研究设计并实现了基于知识图谱与混合检索技术的文本生成系统，核心贡献包括三个方面：
知识图谱构建与推理：以Neo4j图数据库为基础，整合TMDB数据集中的电影、演员、导演等实体及关系，构建了覆盖影视领域的结构化知识网络，支持多跳查询与语义推理。
混合检索机制优化：结合预训练模型的文本向量化能力与图数据库的路径检索功能，提出融合语义相似度与图结构特征的混合检索算法，显著提升了文本结果的准确性与可解释性。
系统架构创新：采用前后端分离设计，后端基于FastAPI实现异步微服务，前端通过Vue3构建动态交互界面，系统支持实时对话、个性化文本生成等功能，验证了技术方案的工程可行性。
7.2 未来展望
尽管本研究取得了一定成果，但仍存在以下改进空间，实时性优化：增量更新机制需进一步优化，以支持动态数据的实时接入与图谱演化。算法泛化能力，混合检索权重的自适应调整机制尚未实现，未来可结合强化学习动态优化参数，增强系统对不同场景的适应性。用户体验深化，前端交互可集成更多可视化工具，提升用户对文本生成逻辑的直观理解。