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FastGPT 引申：奥运选手知识图谱构建与混合检索应用

news 来源：原创 2025/5/17 15:19:07

- FastGPT 引申：奥运选手知识图谱构建与混合检索应用
- 第一部分：数据构建流程
- - 1. 数据抽取与预处理
  - 2. 向量化处理
  - 3. 知识图谱构建
  - 4. 数据持久化
- 第二部分：混合检索应用
- - 1. 用户查询处理
  - 2. 混合检索技术细节
  - 3. 返回结果示例
  - 4. 性能指标

FastGPT 引申：奥运选手知识图谱构建与混合检索应用

第一部分：数据构建流程

1. 数据抽取与预处理

目标：从奥运官网抓取土耳其射击选手信息
工具链：

Firecrawl：动态网页抓取
Unstructured.io：PDF/HTML解析
Mistral-7B：信息抽取模型

# 数据抓取与清洗
from camel.tools import FirecrawlScraper, TextCleaner

scraper = FirecrawlScraper(api_key="fc_123")
raw_data = scraper.scrape(url="olympics.com/tr/shooting")

cleaner = TextCleaner()
structured_text = cleaner.clean(
    raw_data, 
    chunk_strategy="section",  # 按章节分块
    keep_headers=True          # 保留标题结构
)

信息抽取结果示例：

{
  "athlete": "Yusuf Dikeç",
  "nationality": "Turkey",
  "event": "10m Air Pistol",
  "medal": "Silver",
  "game": {"year":2024, "location":"Paris"}
}

2. 向量化处理

技术栈：

Mistral Embed：生成768维向量
Qdrant：向量数据库存储

from camel.embeddings import MistralEmbed
from qdrant_client import QdrantClient

embedder = MistralEmbed(model="large-v2")
qdrant = QdrantClient(host="localhost", port=6333)

# 批量生成向量
vectors = [embedder.encode(text) for text in structured_text]

# 向量存储
qdrant.upsert(
    collection_name="olympic_docs",
    points=[
        {"id": idx, "vector": vec, "payload": {"text": text}}
        for idx, (vec, text) in enumerate(zip(vectors, structured_text))
    ]
)

3. 知识图谱构建

Neo4j节点关系建模：

// 节点定义
CREATE (:Athlete {
  id: "ATH_TR_001",
  name: "Yusuf Dikeç",
  nationality: "Turkey"
})

CREATE (:Event {
  id: "EVT_10MAP",
  discipline: "10m Air Pistol"
})

CREATE (:Game {
  id: "OG_2024",
  year: 2024,
  location: "Paris"
})

// 关系建立
MATCH (a:Athlete {id:"ATH_TR_001"}), (e:Event {id:"EVT_10MAP"})
CREATE (a)-[:WON_MEDAL {
  type: "Silver",
  score: 243.7
}]->(e)

MATCH (e:Event {id:"EVT_10MAP"}), (g:Game {id:"OG_2024"})
CREATE (e)-[:BELONGS_TO]->(g)

索引优化：

CREATE INDEX FOR (a:Athlete) ON (a.nationality)
CREATE INDEX FOR (g:Game) ON (g.year)

4. 数据持久化

存储类型	技术方案	数据示例
原始文本	MongoDB (分片集群)	HTML/PDF原始文档
向量数据	Qdrant (分布式部署)	768维向量+文本元数据
图谱数据	Neo4j (因果集群)	节点+关系网络

第二部分：混合检索应用

1. 用户查询处理

输入：“查找2024年获得射击奖牌的土耳其选手”

智能体协作流程：

查询解析智能体（Mistral-7B）

from camel.agents import QueryAnalyzer

analyzer = QueryAnalyzer(model="mistral-7b")
parsed = analyzer.parse(
    "查找2024年获得射击奖牌的土耳其选手",
    params={"max_entities":3}
)
# 输出: {'nationality':'Turkey', 'year':2024, 'sport':'Shooting'}

混合检索执行

from camel.retrievers import HybridRetriever

retriever = HybridRetriever(
    vector_db="qdrant",
    graph_db="neo4j",
    fusion_ratio=0.65,  # 向量检索权重
    semantic_threshold=0.7
)

results = retriever.search(
    query_text="查找2024年获得射击奖牌的土耳其选手",
    vector_top_k=50,
    graph_depth=3
)

2. 混合检索技术细节

向量检索阶段：

Qdrant执行ANN搜索，返回Top50候选文本
语义相似度计算：余弦相似度 > 0.7

图谱验证阶段：

// 自动生成的Cypher查询
MATCH (a:Athlete)-[r:WON_MEDAL]->(e:Event)-[:BELONGS_TO]->(g:Game)
WHERE a.nationality = "Turkey" 
  AND g.year = 2024 
  AND e.discipline CONTAINS "Shooting"
RETURN a.name, r.type, e.discipline

结果融合算法：

# 综合得分计算
final_score = 0.65 * cosine_sim + 0.35 * graph_confirmation

3. 返回结果示例

{
  "hybrid_results": [
    {
      "type": "融合记录",
      "data": {
        "text": "Yusuf Dikeç在巴黎奥运会10米气手枪项目以243.7环获得银牌",
        "graph_verified": {
          "athlete": "Yusuf Dikeç",
          "medal": "Silver",
          "event": "10m Air Pistol",
          "game": "2024巴黎奥运会"
        },
        "confidence": 0.92
      },
      "sources": [
        "qdrant_doc:789", 
        "neo4j_path:ATH_TR_001->EVT_10MAP"
      ]
    },
    {
      "type": "关联信息",
      "data": "该选手在2023世界杯同一项目获得金牌",
      "confidence": 0.85
    }
  ]
}