技术亮点
- • 将知识图谱与向量检索结合，补强个人知识库的结构化表达能力。
- • 前端包含图谱可视化，适合展示知识关系、实体抽取和问答引用链路。
- • 已有导出部署脚本和 Docker Compose，可作为本站 RAG 设计参考。
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RAG / 知识库知识库工程实践发布前确认
KnowledgeBase
基于 LangChain + Neo4j 的个人 Wiki 知识图谱系统
支持 Markdown 知识条目、自动知识抽取、图谱可视化和 RAG 问答的个人 Wiki 系统。
职责范围
- • 设计知识条目、实体关系和问答链路的基础数据结构。
- • 接入 LangChain 与多模型 Provider，探索知识抽取、图谱构建和检索增强问答。
- • 实现前端知识图谱展示，用更直观的方式呈现知识之间的关系。
展示素材
发布前确认
知识图谱视图
展示实体关系和知识条目连接方式，需要确认示例数据不含私人材料。
截图素材需要发布前确认，当前只保留展示位和说明。
发布前确认
知识库问答页
展示基于知识条目的检索增强问答流程，需确认来源引用样例。
截图素材需要发布前确认，当前只保留展示位和说明。