数据星图AI知识图谱与智能检索产品系统

面向图书馆、公共文化服务与数字人文研究场景，解决开放数据来源分散、传统关键词检索难以发现语义关联、跨类型资料缺乏直观探索入口等问题。项目基于上海图书馆约16万条人物、建筑、古籍、碑帖和历史事件等开放数据，将语义检索、关系图谱与大语言模型结合，支持研究人员和文化爱好者从一个问题或一条资料逐步发现相关知识。作品于2024年10月获第九届上海图书馆开放数据竞赛优胜奖。

1、统一数据浏览与检索：对开放资料进行采集、整理和分类，提供全文搜索、向量语义搜索及数据类型筛选。
2、交互式关系图谱：通过模型分析资料中的人物、建筑、事件和概念，生成可视化关联节点；点击资料或关键词节点可继续检索与扩展星图，查看完整资料详情。
3、可控图谱扩展：支持设置每次展开的数据节点数量、资料最小长度和分类范围，控制图谱规模并筛选有效内容。
4、AI 智能问答：结合向量检索获得参考资料，支持多轮上下文、流式回答、参考资料查看，以及是否允许模型补充资料之外知识的选项。
5、后台数据处理：支持资料采集、文本整理、向量生成和分析结果缓存。附关系探索、智能问答截图及优胜奖证书、奖牌照片。

负责项目整体设计、数据接入、前后端开发、模型集成与部署。前端使用 Vue 3、Bootstrap 和关系图组件，后端使用 Python、FastAPI，采用 PostgreSQL 存储结构化数据及中文全文索引，结合 DashVector 完成语义向量检索，使用 Celery 处理后台任务，并以 Docker 部署。
实现开放数据采集与标准化、文本向量化、关键词提取、动态关系图谱及 RAG 问答。将检索结果与模型分析联动，支持从数据节点和概念节点持续扩展关联；问答通过历史问题关联判断组织检索上下文，并保留参考资料入口，便于用户查看回答依据。