AI音乐推荐：GraphRAG与LLM的完美融合

技术架构概述

基于知识图谱（Neo4j）与大语言模型（LLM）的图检索增强（GraphRAG）智能音乐推荐系统，采用前后端分离设计。前端使用Vue.js实现交互界面，后端通过Flask搭建RESTful API，AI算法层整合Neo4j的图数据查询与LLM的语义理解能力。系统核心是通过GraphRAG技术将用户输入的自然语言转化为图谱查询，实现精准推荐。

知识图谱构建

Neo4j作为图数据库存储音乐领域实体及关系，包括歌曲、歌手、专辑、流派等节点类型，以及“创作”、“属于”、“相似”等关系边。以下为Cypher示例代码创建部分图谱：

CREATE (s1:Song {name: "Bohemian Rhapsody", duration: 354}),
       (a1:Artist {name: "Queen"}),
       (g1:Genre {name: "Rock"}),
       (s1)-[:CREATED_BY]->(a1),
       (s1)-[:BELONGS_TO]->(g1)

大语言模型集成

采用LLM（如GPT-3.5或开源Llama 2）处理用户自然语言查询。通过提示工程将用户输入转换为Cypher查询，例如用户输入“推荐类似Queen的摇滚歌曲”时，LLM生成以下Cypher：

MATCH (a:Artist {name: "Queen"})<-[:CREATED_BY]-(s:Song)-[:BELONGS_TO]->(g:Genre {name: "Rock"})
MATCH (s)-[:SIMILAR_TO]->(rec:Song)
RETURN rec.name LIMIT 10

GraphRAG实现流程

1. 语义解析：LLM解析用户查询意图，提取关键实体（如“Queen”、“摇滚”）。
2. 图查询生成：动态