我国是世界上水利工程最多的国家，拥有三峡、南水北调等众多大型水利枢纽。这些工程在防洪、发电、供水等方面发挥巨大效益，但也面临着复杂的地质灾害、结构老化、超标洪水等重大风险源。传统风险辨识与防控主要依赖人工巡检和专家经验，信息分散在文档、图纸和数据库中，缺乏系统性的知识关联和智能分析能力。一旦发生险情，难以及时发现隐患、快速决策，可能造成严重损失。本项目旨在利用知识图谱与大模型技术，构建水利工程重大风险源智能辨识与防控系统，将分散的风险知识结构化、关联化，通过GraphRAG实现风险源快速识别、影响分析、防控措施推荐，提升水利工程安全管理的智能化水平，为工程管理人员、风险分析师提供决策支持，保障水利工程长期安全稳定运行。
功能介绍（必填）
本项目包含以下主要功能模块：
知识图谱可视化模块：以图形式展示水利工程、风险源（如滑坡、渗漏、洪水）、监测设备、应急预案、责任单位等实体及其关系。支持节点搜索、筛选、详情查看，直观呈现风险传播路径和关联网络。
智能问答模块：基于GraphRAG架构，用户可输入自然语言问题（如“三峡大坝的主要风险有哪些？”“滑坡的防控措施是什么？”），系统通过向量检索和图数据库查询获取相关上下文，经大语言模型生成精准答案，并附上知识图谱证据链。
风险分析模块：提供风险等级统计、风险源分布热力图、风险传播路径分析等功能。可按工程、风险类型、时间维度聚合数据，生成风险报告，辅助决策。
GIS空间分布模块：集成Leaflet/Cesium地图，将风险源、监测点等标注于地理空间，支持区域风险概览、缓冲区分析、空间查询，实现“图+文+数”一体化展示。
后台管理模块：包括用户权限管理、数据导入导出（支持Excel/CSV）、知识图谱编辑（增删改查）、系统配置等功能，确保数据维护便捷性和安全性。
我负责的具体任务：主导系统架构设计，完成后端GraphRAG引擎开发，包括Neo4j图数据建模、向量数据库（FAISS）集成、LangChain与大模型（OpenAI）对接；实现知识图谱数据接口和智能问答API；参与前端可视化组件联调，确保数据准确交互。
技术栈与架构：前端采用Vue 3 + TypeScript + Element Plus，结合Cytoscape.js进行图谱渲染，Leaflet实现GIS地图。后端基于Python FastAPI构建微服务，核心层使用LangChain框架实现GraphRAG流程：向量检索（Sentence Transformers + FAISS）、图查询（Py2neo）、LLM融合（OpenAI API）。数据层包含Neo4j图数据库存储风险知识，MySQL管理业务数据，Redis缓存问答结果。
亮点与难点：
亮点：将知识图谱与大模型深度融合，通过GraphRAG实现可解释的风险问答，回答不仅准确，还能追溯知识来源；采用向量+图谱双路检索，提升语义理解能力；GIS与图谱联动，丰富空间分析维度。
难点：多源异构数据（文本、结构化、空间）的清洗与对齐；图查询性能优化，尤其是深层次关系遍历；大模型响应延迟与成本控制，通过缓存和提示工程优化。
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