fix(知识图谱): 修正节点和关系统计方法，排除知识库自动构建的图谱

更新 GraphView.vue 中的统计描述，明确说明不包含知识库创建的图谱
修改 graphbase.py 中的查询逻辑，只统计带有特定标签的节点和关系
更新 changelog 中相关问题的状态 #236

docs/changelog/update.md

@@ -4,10 +4,10 @@
 ### v2.0 PreRelease
 
 💭 **Features Todo**
-- [x] 知识库使用 LightRAG（GraphRAG 轻量版）重构（🌟🌟🌟🌟🌟）
-- [x] 集成 MinerU 处理 PDF 文件。（🌟🌟🌟）
-- [x] 优化现有向量模型的逻辑，全局配置的向量模型作为新建知识库的默认模型，但是查询的时候，使用对应数据库的向量模型查询（单例模式）（🌟🌟🌟）
-- [x] 多类型知识库支持（🌟🌟🌟🌟🌟）
+- [x] 知识库使用 LightRAG（GraphRAG 轻量版）重构
+- [x] 集成 MinerU 处理 PDF 文件
+- [x] 优化现有向量模型的逻辑，全局配置的向量模型作为新建知识库的默认模型，但是查询的时候，使用对应数据库的向量模型查询（单例模式）
+- [x] 多类型知识库支持
 - [x] 设计问答知识库，支持针对问答对的调优
 - [x] 添加了批量上传文件的脚本，并优化文件信息
 
@@ -18,7 +18,7 @@
 - [x] 与最新的 LightRAG 版本兼容性存在问题 #233
 - [x] 切换知识库之后，检索结果没有刷新
 - [x] 文件上传模块 UI的边距、配色有问题
-- [ ] 知识图谱页面的节点数量统计方法 #236
+- [x] 知识图谱页面的节点数量统计方法 #236
 - [ ] 当没有手动添加节点的时候，尝试检索，会出现为创建索引的情况 #236
 
 # 💯 More:

src/knowledge/graphbase.py

@@ -343,7 +343,7 @@ class GraphDatabase:
         def query_by_vector(tx, text, threshold):
             # 首先检查索引是否存在
             if not _index_exists(tx, "entityEmbeddings"):
-                raise Exception("向量索引不存在，请先创建索引")
+                raise Exception("向量索引不存在，请先创建索引，或当前图谱中未上传任何三元组（知识库中自动构建的，不会在此处展示和检索）。")
 
             embedding = self.get_embedding(text)
             result = tx.run("""
@@ -437,9 +437,11 @@ class GraphDatabase:
         assert self.driver is not None, "Database is not connected"
         self.use_database(graph_name)
         def query(tx):
-            entity_count = tx.run("MATCH (n) RETURN count(n) AS count").single()["count"]
-            relationship_count = tx.run("MATCH ()-[r]->() RETURN count(r) AS count").single()["count"]
-            triples_count = tx.run("MATCH (n)-[r]->(m) RETURN count(n) AS count").single()["count"]
+            # 只统计包含Entity标签的节点
+            entity_count = tx.run("MATCH (n:Entity) RETURN count(n) AS count").single()["count"]
+            # 只统计包含RELATION标签的关系
+            relationship_count = tx.run("MATCH ()-[r:RELATION]->() RETURN count(r) AS count").single()["count"]
+            triples_count = tx.run("MATCH (n:Entity)-[r:RELATION]->(m:Entity) RETURN count(n) AS count").single()["count"]
 
             # 获取所有标签
             labels = tx.run("CALL db.labels() YIELD label RETURN collect(label) AS labels").single()["labels"]

web/src/views/GraphView.vue

@@ -351,7 +351,7 @@ const graphDescription = computed(() => {
   const modelName = graphInfo.value?.embed_model_name || '未上传文件';
   const unindexed = unindexedCount.value > 0 ? `，${unindexedCount.value}个节点未索引` : '';
 
-  return `${dbName} - 共 ${entityCount} 实体，${relationCount} 个关系。向量模型：${modelName}${unindexed}`;
+  return `${dbName} - 共 ${entityCount} 实体，${relationCount} 个关系（不含知识库创建的图谱）。向量模型：${modelName}${unindexed}`;
 });
 
 // 为未索引节点添加索引