企业级、可直接开发的完整原型系统，包含：
- 爬虫系统（分布式 + 反反爬）
- 实体/关系抽取（LLM+规则）
- KG自动入库（Neo4j）
- HIC后台可控系统（路径可控、推荐可控）
- 前后端完整架构
- 多行业模板化设计
我会用可直接落地的架构图 + 模块说明 + 前后端技术栈呈现。
一、系统总架构（可直接开发）
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│ 数据源层 │
│ 电商/论坛/新闻/PDF/文档 │
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│ 爬虫系统（Scrapy/Playwright）│
│ 分布式 + 反反爬 │
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│ 预处理层 │
│ 清洗/分句/翻译/分段 │
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│ 抽取层（LLM+规则） │
│ 实体/关系抽取/标准化 │
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│ Neo4j知识图谱 │
│ 批量/实时入库 │
│ 核心关系锁定 │
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│ HIC后台管理 │
│ 审核/权重/推荐排序 │
│ Path可控生成 │
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│ AI推荐/多行业模板化 │
│ 用户查询/可控首推 │
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│ 数据源层 │
│ 电商/论坛/新闻/PDF/文档 │
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│ 爬虫系统（Scrapy/Playwright）│
│ 分布式 + 反反爬 │
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│ 预处理层 │
│ 清洗/分句/翻译/分段 │
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│ 抽取层（LLM+规则） │
│ 实体/关系抽取/标准化 │
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│ Neo4j知识图谱 │
│ 批量/实时入库 │
│ 核心关系锁定 │
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│ HIC后台管理 │
│ 审核/权重/推荐排序 │
│ Path可控生成 │
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│ AI推荐/多行业模板化 │
│ 用户查询/可控首推 │
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二、模块设计
2.1 爬虫模块
| 功能 | 技术/工具 | 说明 |
|---|---|---|
| 分布式爬取 | Scrapy + Celery | 支持多任务分布式抓取 |
| JS渲染 | Playwright / Puppeteer | 动态页面抓取 |
| 防封策略 | 代理池 + UA轮换 + 请求间隔随机化 | 避免封IP |
| 数据缓存 | MongoDB | 临时存储，方便批量抽取 |
数据流
URL种子 → 分页抓取 → 页面内容 → 文本/Metadata → MongoDB → 抽取层
2.2 实体/关系抽取模块（LLM+规则）
- LLM抽取
- GPT-5-mini 或本地 Llama 模型
- 批量异步抽取
- 规则强化
- 关系合法性校验
- 黑名单/白名单
- 置信度加权
- 标准化
- 同义词映射
- 行业模板可配置
示例
for chunk in text_chunks:
entities, relations = llm_extract(chunk)
relations = rule_validate(relations)
standardized = apply_synonym_map(entities, relations)
neo4j_batch_insert(standardized)
entities, relations = llm_extract(chunk)
relations = rule_validate(relations)
standardized = apply_synonym_map(entities, relations)
neo4j_batch_insert(standardized)
2.3 Neo4j知识图谱模块
| 功能 | 技术/工具 | 说明 |
|---|---|---|
| 批量入库 | Neo4j + Cypher | 支持增量和实时更新 |
| 核心关系锁定 | Neo4j标签 & HIC控制 | 确保重要路径不被覆盖 |
| KG版本管理 | Neo4j + Git-like snapshot | 可回溯和版本切换 |
2.4 HIC后台模块（企业级控制）
- 实体/关系审核
- 核心节点权重调整
- 路径（Path）可视化 & 可控生成
- 推荐结果优先级控制
- 数据源监控 & KPI
前端原型功能页面
- 实体/关系列表 → 审核 & 编辑
- KG可视化 → 节点/关系权重调整
- 推荐路径 → 可拖拽修改
- KPI面板 → 数据源覆盖率 / 置信度统计
三、前后端技术栈
| 层 | 技术选型 | 说明 |
|---|---|---|
| 前端 | React + TypeScript + D3.js / Cytoscape.js | KG可视化，Path可控拖拽 |
| 后端 | FastAPI / Node.js | 提供REST / GraphQL接口 |
| 爬虫 | Scrapy + Playwright + Celery | 分布式任务 |
| 抽取 | Python + asyncio + LLM API | 批量实体/关系抽取 |
| KG | Neo4j | 图数据库，支持实时更新 |
| HIC后台 | React/Admin模板 + WebSocket | 实时KG & Path控制 |
| 消息队列 | RabbitMQ / Kafka | 爬虫 → 抽取 → KG流式处理 |
四、多行业模板化设计
- 每个行业有独立 实体类型 + 关系类型 + 同义词映射表
- 模板可快速替换数据源
- Path生成规则可共享
- 示例模板：
- 牙刷：Product → Feature → User → Problem
- 酒店：Hotel → Room → Amenities → Guest → Booking
- 教育：Course → Topic → Instructor → Student
五、数据流总览（示意）
数据源 → 爬虫抓取 → 预处理 → LLM+规则抽取 → 标准化 → Neo4j入库 → HIC审核 & 权重 → Path生成 → AI推荐
六、可开发落地策略
- 先搭建 爬虫 + KG入库 + LLM抽取 原型
- 后续接入 HIC后台可控系统 + Path自动生成
- 支持 多行业模板化，快速复制
- 生产环境支持 分布式 + 流式处理 + 核心节点锁定