LangChain智能体工作流编排-图检索增强(GraphRAG)-桥梁规范与巡检报告智能问答系统-知识图谱(Neo4j)和大模型(LLM)
一、项目演示视频
b站演示视频与部署教程视频(点击这里)
https://www.bilibili.com/video/BV1fHuj6vExi/?share_source=copy_web&vd_source=31c839f46a9a845dd6dd641cbd5c2ac1

项目简介
本项目是一个面向桥梁规范与检测领域的智能问答系统,采用前后端分离架构,集成 GraphRAG(图检索增强生成)技术。系统通过 Neo4j 构建规范、桥梁、检测步骤、检测设备、病害风险等实体的知识图谱,结合大语言模型实现精准的知识检索与自然语言问答,并支持文档管理、桥梁档案、检测报告管理及知识图谱可视化等功能,为桥梁规范查询与检测报告分析提供智能化知识服务。
二、技术栈
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前端技术栈 (web-vue)
核心框架: Vue 3.5 + TypeScript 5.7
UI组件库: Element Plus 2.9
数据可视化: ECharts 5.6
状态管理: Pinia
路由管理: Vue Router 4
构建工具: Vite 6.1
HTTP客户端: Axios
Markdown渲染: Marked
样式: SCSS -
后端技术栈 (web-flask)
核心框架: Flask (Python)
数据库: SQLite 3
图数据库: Neo4j 5.28
大语言模型: 通义千问 API (qwen3.6-plus 文本模型 + qwen3-vl-flash 多模态模型)
依赖库: Flask-CORS + PyJWT + python-docx + pdfplumber + openpyxl + neo4j-driver
三、功能模块
核心创新点
- 知识图谱驱动:使用 Neo4j 构建桥梁规范与检测领域复杂实体关系网络(18种实体类型、20种关系类型)
- GraphRAG 技术:三路并行检索(知识图谱 Top-7 + 桥梁档案 Top-5 + 检测报告 Top-5),结合图谱提升问答准确性
- 智能三元组提取:使用 LLM 从文档中自动提取<头实体, 关系, 尾实体>三元组,多线程并发加速
- 多模态问答:支持上传桥梁或检测现场图片进行识别和问答(qwen3-vl-flash 模型)
- 知识图谱可视化:ECharts 力导向图交互展示,支持节点/关系类型过滤、1-3跳邻居搜索
- 异步图谱构建:支持全量重建与增量构建,任务异步执行并实时查询进度
- 文档溯源:每个知识三元组关联源文档 ID,支持知识追溯
- 桥梁档案与检测报告一体化管理:桥梁档案与检测报告关联管理,支持多图上传与多维度统计
核心功能模块
- 用户管理:用户注册、登录,支持管理员与普通用户分权;个人信息管理;管理员操作
- 文档管理:文档上传(TXT/DOCX/PDF/XLSX)、浏览、维护、目录管理、MD5 去重
- 智能问答与会话:GraphRAG 三路并行检索、多轮对话、多模态问答、会话管理、问答历史、Word 导出、巡检计划生成
- 知识图谱管理:数据同步、全量重建、增量构建、三元组提取、异步任务、节点搜索、文档溯源
- 知识图谱可视化:ECharts 力导向图、类型过滤、节点搜索、布局切换、统计信息
- 桥梁档案管理:桥梁档案 CRUD、图片上传、搜索筛选、级联删除、统计分析
- 检测报告管理:检测报告 CRUD、多图上传、关联桥梁、筛选搜索、多维度统计
- 数据统计:核心指标统计与趋势可视化
应用场景
- 桥梁规范知识查询:快速检索 JTG、CJJ 等规范条款及对应的检测方法、评定标准
- 检测报告智能问答:针对检测报告中的病害描述、评定等级进行自然语言问询
- 桥梁病害分析:通过图谱关联裂缝、锈蚀、沉降等病害风险与对应处置措施
- 检测数据追溯:通过桥梁档案和检测报告快速定位报告编号、评定等级与历史检测记录
- 规范文档知识管理:上传和管理桥梁检测与规范相关技术文档,自动构建知识图谱
- 巡检计划辅助:根据桥梁档案和历史检测记录,通过智能问答生成桥梁巡检计划建议
四、项目链接
基于GraphRAG的桥梁规范与检测报告系统(Neo4j_大语言模型).zip
链接: https://pan.baidu.com/s/1bOaWjdpRbbr1DNRGm_7xdA?pwd=yx7j 提取码: yx7j
- 完整系统源码
(1)前端源码(web-vue)
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(1)环境安装教程(视频+文档)
(2)系统启动教程(视频+文档) - 项目文档
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