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# 知识库与知识图谱
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项目中的知识库与知识图谱，即是知识管理组织的方式，同时会被封装为工具供 AgenticRAG 系统调用。
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## 创建知识库
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系统支持多种知识库存储形式，满足不同场景需求：
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| 存储类型 | 特点 | 适用场景 |
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| **Chroma** | 轻量级向量数据库 | 小型项目、快速原型、维护方便 |
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| **Milvus** | 高性能向量数据库 | 大规模生产环境、高性能查询 |
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| **LightRAG** | 图增强检索 | 复杂知识关系，构建成本较高 |
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访问 Web 界面：http://localhost:5173，进入"知识库管理"页面，点击"新建知识库"，填写知识库信息。
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这里需要**注意**的是，这里的知识库的标题和描述都会作为智能体选择工具的依据，因此尽量详尽的描述该知识库。
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### LightRAG 知识库说明
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在本项目中，系统支持基于 [LightRAG](https://github.com/HKUDS/LightRAG) 的知识图谱自动构建，能够从文档中自动提取实体和关系，构建结构化知识图谱。但是 LightRAG 所构建的知识图谱不作为全局的知识图谱来使用。只是将 LightRAG 作为知识的组织和检索形式。一方面是因为 LightRAG 构建的图谱的质量比较差，另一方面是不希望与全局的知识图谱弄混。
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LightRAG 知识库可在知识库详情中可视化，但不支持在侧边栏图谱中直接检索，图谱检索工具不支持 LightRAG 知识库，查询需要使用对应的知识库作为工具。
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在 Neo4j 的检索中可以看到，实际上 LightRAG 的节点和边依然是和知识图谱本身构建在了同一个 Neo4j 数据库中，但是使用了特殊的 tag 做区分。这点在后面介绍知识图谱的时候也会额外说明。
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系统默认使用 `siliconflow` 的 `Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507` 模型进行图谱构建。可通过环境变量自定义图谱构建模型：
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<<< @/../src/.env.template#lightrag{bash}
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## 文档管理
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::: danger
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待补充
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## 知识图谱
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::: danger
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待补充关于知识图谱在项目中的定位
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### 1. 以三元组形式导入
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系统支持通过网页导入 `jsonl` 格式的知识图谱数据：
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```jsonl
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{"h": "北京", "t": "中国", "r": "首都"}
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{"h": "上海", "t": "中国", "r": "直辖市"}
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{"h": "深圳", "t": "广东", "r": "省会"}
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```
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**格式说明**，每行一个三元组，系统自动验证数据格式，并自动导入到 Neo4j 数据库，添加 `Upload`、`Entity`、`Relation` 标签，会自动处理重复的三元组。
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Neo4j 访问信息可以参考 `docker-compose.yml` 中配置对应的环境变量来覆盖。
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- **默认账户**: `neo4j`
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- **默认密码**: `0123456789`
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- **管理界面**: http://localhost:7474
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- **连接地址**: bolt://localhost:7687
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::: tip 测试数据
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可以使用 `test/data/A_Dream_of_Red_Mansions_tiny.jsonl` 文件进行测试导入。
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### 2. 接入已有 Neo4j 实例
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如需接入已有的 Neo4j 实例，可修改 `.env` 中的配置：
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<<< @/../src/.env.template#neo4j{bash}
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同时记得注释掉下面的 neo4j 服务：
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<<< @/../docker-compose.yml#neo4j
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::: warning 注意事项
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确保每个节点都有 `Entity` 标签，每个关系都有 `RELATION` 类型，否则会影响图的检索与构建功能。
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