基于知识图谱(Neo4j)和大语言模型(LLM)的图检索增强(GraphRAG)的植物病害知识问答系统(vue+flask+AI算法)

一、项目演示视频

植物病害知识问答系统

二、技术栈

前端：Vue3 + TypeScript + Element Plus + ECharts + Pinia + Vue Router
后端+算法端：Flask + SQLite + Flask-CORS + PyJWT + Neo4j + Qwen API接口

三、功能模块

二、功能模块
【用户端功能】

1. 用户管理：注册、登录、个人信息管理、密码修改、头像上传
2. 文档浏览：文档列表查看、文档详情查看、文档搜索
3. 智能问答：基于知识图谱的智能问答，支持多轮对话、图片上传识别
4. 会话管理：创建会话、查看历史会话、删除会话、自动生成标题
5. 问答历史：查看问答记录、相关实体展示、病害信息和案例检索展示、知识图谱上下文展示
6. 个人中心：个人资料修改、密码修改、头像更换

【管理端功能】

1. 数据统计：用户数、文档数、会话数、问答记录数统计、趋势分析
2. 用户管理：用户信息查看、状态管理、密码重置、用户删除
3. 文档管理：文档上传、文档CRUD操作、文档内容查看、文档下载
4. 知识图谱管理：
   • 数据同步：从文档中提取实体和关系，同步到Neo4j
   • 全量重建：重新构建整个知识图谱
   • 增量构建：仅处理未构建图谱的文档
   • 任务状态查询：查看图谱构建任务的进度和状态
   • 节点搜索：搜索特定实体及其邻居节点
5. 知识图谱可视化：
   • 交互式图谱展示：使用ECharts展示节点和关系
   • 节点类型过滤：按实体类型筛选节点（病害、植物、病原体等10种类型）
   • 关系类型过滤：按关系类型筛选边（侵染、产生、预防等11种关系）
   • 节点搜索：搜索节点并展示1层邻居关系
   • 布局切换：支持力导向布局和圆形布局
   • 节点连接数展示：显示每个节点的实际连接数（度数）
   • 重复边处理：自动使用曲线区分连接同一对节点的多条边
   • 统计信息：节点数、关系数、类型分布统计
6. 植物病害信息管理：
   • 病害档案CRUD：创建、查询、更新、删除植物病害基本信息
   • 完整数据录入：编号、名称（中英文）、病原体类型、症状、防治方法、图片等
   • 图片上传：支持病害图片上传和管理
   • 搜索和筛选：按病害名称或编号搜索
   • 级联删除：删除病害时自动删除关联的所有案例
   • 统计分析：病害数量、病原体类型分布、经济损失统计
7. 病害案例管理：
   • 案例记录CRUD：创建、查询、更新、删除植物病害案例
   • 多图上传：支持每个案例上传多张图片
   • 关联病害：每个案例关联到对应的病害信息
   • 详细信息：时间、地点、植物类型、严重程度、损失数据、治疗措施
   • 按病害筛选：查看特定病害的所有案例
   • 关键词搜索：按案例标题、地点、植物类型搜索
   • 多维度统计：按地点、植物类型、严重程度统计分析

【核心技术功能】

1. GraphRAG检索增强生成：结合知识图谱检索策略和关系数据库检索
2. 实体识别：从用户问题中识别病害、植物、病原体等关键实体
3. 关系推理：基于知识图谱的多跳关系推理
4. 三元组提取：使用LLM从文档中提取<头实体, 关系, 尾实体>三元组
5. 上下文构建：为LLM构建包含实体描述和关系的结构化上下文
6. 病害信息检索：从关系数据库检索病害基本信息和案例
7. 图片识别问答：支持上传病害图片进行识别和问答
8. 异步任务处理：知识图谱构建任务异步执行，支持进度查询

【知识图谱节点类型（10种）】

1. Disease（病害）：植物病害实体，如"稻瘟病"
2. Plant（植物）：植物实体，如"水稻"、“小麦”
3. Pathogen（病原体）：病原体实体，如"真菌"、“细菌”
4. Symptom（症状）：病害症状，如"梭形病斑"、“叶片枯黄”
5. Medicine（药剂）：防治药剂，如"三环唑"、“稻瘟灵”
6. Prevention（防治措施）：防治方法，如"选用抗病品种"
7. Location（地点）：地理位置，如"华南"、“全国各稻区”
8. Organization（组织机构）：相关组织，如"农业部门"
9. Document（文档）：文档来源
10. TimePoint（时间点）：时间信息，如"春季"、“高温高湿季节”

【知识图谱关系类型（11种）】

1. INFECTS：病害侵染植物
2. PRODUCES：病害产生症状
3. USES：使用药剂治疗
4. PREVENTS：防治措施预防病害
5. OCCURS_AT：病害发生于地点
6. OCCURS_IN：病害发生于时间
7. DISTRIBUTES_IN：病害分布于地点
8. DEVELOPED_BY：药剂由组织研发
9. DOCUMENTED_IN：实体记录于文档
10. LOCATED_IN：地点位于地点（地理层级）
11. RELATED_TO：通用相关关系

【数据库表结构（6张表）】

1. user：用户表，存储用户基本信息和权限
2. document：文档表，存储上传的植物病害相关文档
3. conversation：会话表，存储用户的问答会话
4. qa_history：问答历史表，存储每轮问答的详细记录（包含病害信息和案例检索结果）
5. plant_disease：植物病害基本信息表，存储病害的档案数据（包含图片）
6. disease_case：病害案例表，存储具体的病害发生案例（包含多张图片）

四、项目链接

链接: https://pan.baidu.com/s/1fdkxDpm53GxOTdWa4oShMA?pwd=z51j 提取码: z51j

1. 完整系统源码
   (1)前端源码(web-vue)
   (2)后端与算法端源码(web-flask)
2. 项目介绍文档
   (1)项目概述
   (2)项目技术栈
   (3)项目目录结构
   (4)系统架构图、功能模块图
   (5)数据库表结构详细说明
3. 项目启动教程
   (1)环境安装教程(视频+文档)
   (2)系统启动教程(视频+文档)