知识图谱分析系统

在线演示地址：http://45.192.100.236/

一个基于深度学习的文学作品知识图谱分析系统，能够自动分析文本内容，提取人物、势力、事件等信息，并以知识图谱的形式可视化展示。

功能特点

• 文本分析

  • 支持 TXT、PDF、DOCX 格式文件上传
  • 支持文本直接粘贴分析
  • 自动识别文章所属作品和标题
  • 智能提取人物、势力、事件等信息

• 知识图谱

  • 可视化展示人物关系网络
  • 支持多作品管理
  • 展示势力分布
  • 事件时间线展示

• 数据分析

  • 人物关系分析
  • 势力分布分析
  • 事件分析
  • 数据导出功能

技术栈

后端

• Python 3.8+
• Django 4.2
• Django REST framework
• Neo4j 图数据库
• MySQL 数据库
• DeepSeek API 集成

前端

• Vue.js 3
• Element Plus UI
• ECharts 图表库
• Vite 构建工具

部署

• Docker
• Docker Compose
• Kubernetes
• Nginx

系统要求

• Python 3.8+
• Node.js 16+
• Docker 20.10+
• Docker Compose 2.0+
• Neo4j 4.4+
• MySQL 8.0+

安装说明

使用 Docker Compose 部署

1. 克隆项目

git clone https://github.com/tigerbreak/knowledge-graph-analysis.git
cd knowledge-graph-analysis

2. 配置环境变量

cp .env.example .env
# 编辑 .env 文件，设置必要的环境变量

3. 启动服务

docker-compose up -d

使用 Kubernetes 部署

1. 构建镜像

docker build -t your-registry/knowledge-graph-analysis:latest -f backend.Dockerfile .
docker build -t your-registry/knowledge-graph-analysis-frontend:latest -f frontend.Dockerfile .

2. 推送镜像

docker push your-registry/knowledge-graph-analysis:latest
docker push your-registry/knowledge-graph-analysis-frontend:latest

3. 部署到 Kubernetes

kubectl apply -f k8s/

使用方法

1. 访问系统

   • 打开浏览器访问 http://localhost:30080
   • 默认端口可在 docker-compose.yml 中修改

2. 上传分析

   • 点击"新建分析"按钮
   • 选择上传文件或粘贴文本
   • 点击"开始分析"

3. 查看结果

   • 在左侧面板选择要查看的作品
   • 切换表格/图谱视图
   • 点击节点查看详细信息

4. 数据管理

   • 在左侧面板可以删除不需要的分析
   • 使用图谱视图可以直观地查看关系

项目结构

knowledge-graph-analysis/
├── backend/                 # 后端服务
├── frontend/               # 前端服务
├── knowledge_graph/        # Django 应用
├── k8s/                    # Kubernetes 配置
├── src/                    # 前端源代码
├── docker-compose.yml      # Docker Compose 配置
├── backend.Dockerfile      # 后端 Dockerfile
└── frontend.Dockerfile     # 前端 Dockerfile

开发说明

后端开发

1. 创建虚拟环境

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linux/Mac
venv\Scripts\activate     # Windows

2. 安装依赖

pip install -r requirements.txt

3. 运行开发服务器

python manage.py runserver

前端开发

1. 安装依赖

cd frontend
npm install

2. 运行开发服务器

npm run dev

项目截图

1. 系统首页

系统首页展示最新的分析结果和统计信息，支持快速开始新的分析任务

2. 文章分析 - 图谱模式

以图谱形式展示文章中的实体关系，支持节点拖拽、缩放和关系探索

3. 文章分析 - 表格模式

以表格形式展示分析结果，支持排序、筛选和导出数据

4. 人物知识图谱

展示人物之间的复杂关系网络，支持多维度分析和关系路径探索

部署说明

一、数据库部署（一次性）

1. 数据库服务器要求

• 操作系统：CentOS 7+
• 内存：至少 1GB
• 磁盘：至少 10GB 可用空间
• Docker 版本：20.10+
• Docker Compose 版本：2.0+

2. 数据库环境变量

在数据库服务器的 GitHub Secrets 中配置：

# 服务器配置
DB_SERVER_IP=        # 数据库服务器IP
DB_SERVER_USER=      # 服务器用户名
DB_SERVER_PASSWORD=  # 服务器密码

# Neo4j配置
NEO4J_USER=          # Neo4j用户名，默认为 neo4j
NEO4J_PASSWORD=      # Neo4j密码，默认为 root123321

# MySQL配置
MYSQL_ROOT_PASSWORD= # MySQL root密码，默认为 123456
MYSQL_DATABASE=      # MySQL数据库名，默认为 knowledge_graph
MYSQL_USER=          # MySQL用户名，默认为 root
MYSQL_PASSWORD=      # MySQL密码，默认为 123456
MYSQL_PORT=          # MySQL端口，默认为 3307

3. 数据库部署流程

1. 准备工作

   • 安装 Docker 和 Docker Compose
   • 开放必要端口（MySQL: 3307, Neo4j: 7474, 7687）
   • 创建数据目录：

     mkdir -p /data/mysql
     mkdir -p /data/neo4j

2. 自动部署触发

   • 推送到 release/v1.0.3 分支时自动触发
   • 当以下文件发生变化时触发：
     • docker/docker-compose.db.yml
     • deploy/deploy-db.sh
   • 或手动在 GitHub Actions 中触发

3. 部署步骤

   • 自动连接到数据库服务器
   • 复制部署文件到服务器
   • 执行部署脚本
   • 验证服务状态

4. 验证部署

   • 检查 MySQL：

     docker exec -it mysql mysql -uroot -p

   • 检查 Neo4j：

     curl http://localhost:7474

   • 检查容器状态：

     docker ps

5. 部署后配置

   • 设置数据库备份策略
   • 配置监控告警
   • 设置资源限制
   • 配置安全策略

二、前后端部署（持续迭代）

1. 应用服务器要求

• 操作系统：CentOS 7+
• 内存：至少 1GB
• 磁盘：至少 5GB 可用空间
• Docker 版本：20.10+
• Docker Compose 版本：2.0+

2. 应用环境变量

在应用服务器的 GitHub Secrets 中配置：

# 服务器配置
SERVER_IP=           # 部署服务器IP
SERVER_USER=         # 服务器用户名
SERVER_PASSWORD=     # 服务器密码

# 项目配置
PROJECT_NAME=        # 项目名称，默认为 myproject

# 阿里云容器镜像服务配置
ALIYUN_REGISTRY=     # 镜像仓库地址，默认为 registry.cn-hongkong.aliyuncs.com
ALIYUN_NAMESPACE=    # 命名空间，默认为 tongihttigerbreak
ALIYUN_REPOSITORY=   # 仓库名称，默认为 tigerhouse
ALIYUN_USERNAME=     # 阿里云账号
ALIYUN_PASSWORD=     # 阿里云密码

# 数据库连接配置
DB_SERVER_IP=        # 数据库服务器IP

3. 自动部署配置

1. 触发条件

   • 推送到 release/v1.0.3 分支时自动触发
   • 手动在 GitHub Actions 中触发
   • 仅当以下文件发生变化时触发：
     • docker/docker-compose.yml
     • deploy/deploy.sh
     • frontend/ 目录下的文件
     • backend/ 目录下的文件

2. 部署流程

   • 自动连接到部署服务器
   • 替换环境变量
   • 拉取最新镜像
   • 停止并删除旧容器
   • 启动新容器
   • 清理旧镜像

3. 验证部署

   • 检查容器状态：docker-compose ps
   • 检查服务日志：docker-compose logs
   • 访问前端页面：http://服务器IP
   • 访问后端API：http://服务器IP:8000

三、注意事项

1. 数据库维护

   • 定期备份数据
   • 监控数据库性能
   • 及时更新数据库版本
   • 设置合适的资源限制

2. 应用维护

   • 定期更新应用版本
   • 监控应用性能
   • 设置日志轮转
   • 配置监控告警

3. 安全建议

   • 使用强密码
   • 限制服务器访问IP
   • 启用防火墙
   • 定期更新系统和依赖
   • 配置 SSL 证书

4. 故障处理

   • 保存部署日志
   • 建立回滚机制
   • 准备应急方案
   • 定期进行故障演练

开发环境配置

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