DataGraphX (Learning Edition)

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⚠️ Note: This is a learning edition. For commercial use, please contact us for customized solutions!

⚠️ 注意: 这是学习版本。商业用途请联系我们定制解决方案！

🌟 DataGraphX

An intelligent document analysis system that combines LangChain, Neo4j graph database, and large language models to create a knowledge graph-based RAG (Retrieval-Augmented Generation) application.

🖼️ Project Demo

Q&A System Interface

Knowledge Graph Visualization

🚀 Features

• 📊 Automatic Knowledge Graph Construction

  • PDF document processing and analysis
  • Intelligent text segmentation
  • Relationship extraction
  • Interactive graph visualization

• 🤖 Natural Language Q&A

  • Context-aware responses
  • Knowledge graph-based retrieval
  • Multi-LLM support (DeepSeek, OpenAI)
  • Real-time graph exploration

📦 Project Structure

DataGraphX/
├── app.py                      # Main application file
├── api_utils.py                # API utilities
├── config.py                   # Configuration settings
├── data_persistence_utils.py   # Data persistence helpers
├── knowledge_graph_utils.py    # Knowledge graph functions
├── requirements.txt            # Project dependencies
├── cache/                      # Cache directory
├── logo.png                    # Project logo
├── kg.jpg                      # Knowledge graph demo
└── qa.jpg                      # Q&A interface demo

🔧 Installation

1. Clone repository:

git clone https://github.com/adoresever/DataGraphX_Learn.git
cd DataGraphX_Learn

2. Create and activate conda environment:

conda create -n datagraphx python=3.10
conda activate datagraphx

3. Install dependencies:

pip install -r requirements.txt

4. Start application:

streamlit run app.py

🛠️ Requirements

• Python 3.10+
• Neo4j Database Server
• DeepSeek/OpenAI API access
• CUDA-compatible GPU (recommended)

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🌟 DataGraphX 学习版

一个智能文档分析系统，结合了 LangChain、Neo4j 图数据库和大型语言模型，创建了一个基于知识图谱的 RAG（检索增强生成）应用。

🖼️ 项目展示

知识图谱可视化

问答系统界面

🚀 功能特点

• 📊 自动知识图谱构建

  • PDF文档处理与分析
  • 智能文本分段
  • 关系抽取
  • 交互式图谱可视化

• 🤖 自然语言问答

  • 上下文感知响应
  • 基于知识图谱的检索
  • 多LLM支持（DeepSeek、OpenAI）
  • 实时图谱探索

📦 项目结构

DataGraphX/
├── app.py                      # 主应用程序文件
├── api_utils.py                # API工具
├── config.py                   # 配置设置
├── data_persistence_utils.py   # 数据持久化助手
├── knowledge_graph_utils.py    # 知识图谱功能
├── requirements.txt            # 项目依赖
├── cache/                      # 缓存目录
├── logo.png                    # 项目标志
├── kg.jpg                      # 知识图谱演示
└── qa.jpg                      # 问答界面演示

🔧 安装步骤

1. 克隆仓库：

git clone https://github.com/adoresever/DataGraphX_Learn.git
cd DataGraphX_Learn

2. 创建并激活conda环境：

conda create -n datagraphx python=3.10
conda activate datagraphx

3. 安装依赖：

pip install -r requirements.txt

4. 启动应用：

streamlit run app.py

🛠️ 环境要求

• Python 3.10+
• Neo4j 数据库服务器
• DeepSeek/OpenAI API 访问权限
• CUDA兼容GPU（推荐）

👥 作者

王宇 (Yu Wang) - [email protected]

📝 致谢

2025新年快乐！

📄 许可证

CC BY-NC-SA 4.0 - 详见 LICENSE 文件

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🔒 商业定制

如需商业版本或定制开发，请联系：[email protected]