需求分析
在企业管理、人事系统、舆情分析等场景中，常常需要快速构建包含人物关系和结构层级的知识图谱。传统图谱生成手段依赖人工标注或静态规则，效率低、灵活性差。
本案例中的知识图谱生成智能体以自然语言为驱动，结合图数据库（Neo4j）与大模型的语义理解与工作流执行能力，实现以下目标：
- 语义感知查询：支持用户以自然语言方式提问（如“张三和他的上下级”），系统自动理解意图。
- 结构化图谱构建：智能体通过调用关系查询与属性查询两个工作流，获取人物间的关系结构与节点信息。
- 自动化图谱生成：基于查询结果，自动构建带有节点属性与关系方向的知识图谱。
- 多源融合能力：图数据库与结构化信息融合，实现信息整合。
- 可拓展性强：支持配置不同图谱模板和查询方式，适用于多种图谱生成需求。
知识图谱生成智能体通过工作流驱动实现了从自然语言到结构化图谱的自动转化，适用于组织关系分析、数据可视化等应用场景。
功能展示
知识图谱生成智能体功能演示
输入任意语义查询，如“张三和他的上下级”，系统自动展示对应知识图谱
“通过自然语言驱动图谱生成，实现了关系抽取与结构构建的智能化融合。“
视频演示
演示视频：展示从自然语言查询到图谱构建的完整流程
实现流程与技术原理
知识图谱生成智能体通过两个核心工作流协同实现知识图谱的展示功能：
- 图数据库关系查询工作流 —— 处理节点之间的上下级关系
- 实体属性信息提取工作流 —— 获取节点的属性与详细资料
图数据库关系查询工作流
1. 查询解析与意图识别
- 用户以自然语言查询上下级、同级等关系
- 调用大模型将语义转为 Cypher 图数据库语句
2. 问题分类与查询执行
- 识别查询是“一个人对多人”或“多人互相关系”
- 向 Neo4j 图数据库发送 Cypher 请求（带重试机制）
3. 返回图结构结果
- 解析图查询结果，转换为图谱可视结构
- 供前端图谱渲染（如 D3、G6）使用
实体属性信息提取工作流
1. 节点识别与意图抽取
- 用户查询某个实体节点的详细信息
- 模型识别目标实体与所需字段
2. 属性查询与结果结构化
- 生成 SQL 语句或调接口查询结构化数据
- 结果转为 markdown 表格或 JSON 格式
3. 与图结构融合展示
- 将属性信息注入图节点
- 实现图谱结构与内容的统一可视化
功能亮点详解
1. 自然语言驱动图谱构建
- 支持中文或口语式提问
- 大模型解析查询意图，自动生成数据库查询语句
- 用户无需掌握 Cypher 或 SQL 语法
2. 两大工作流协同运行
- 图数据库关系查询工作流 + 实体属性信息提取工作流
- 分别处理结构构建与内容补全，保证图谱完整性
- 支持多轮对话、复杂语义理解与上下文保持
3. 图谱可视化能力强大
- 查询结果自动转为图结构数据（如 JSON）
- 支持与 D3.js / AntV G6 等前端图形库集成
- 支持节点详情展示、关系高亮、层级收展等交互体验
应用场景
- 组织架构可视化与分析
- 人事管理与角色追踪
- 社会关系图谱构建与可视化
- 公共数据挖掘（如法院判决、企业年报）
- 反腐与风险调查辅助分析
总结与展望
本项目将知识图谱的构建过程高度自动化，用户无需掌握复杂的图查询语言，即可快速完成结构化语义关系的展示，为多种关系型数据的管理与分析提供智能解决方案。
未来我们将进一步优化图谱渲染能力，拓展以下方向：
- 支持多层级关系与跨域图谱整合
- 增强实体识别与关系泛化能力
- 图谱编辑与反馈学习机制
如需了解更多或部署此系统，欢迎联系技术团队获取定制支持。
声明：本文中展示的 AI Agent 功能由 Dify 平台提供支持，通过其多模型编排与工作流能力实现自然语言驱动的智能应用构建。