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介绍资料
以下是一篇关于《知识图谱(Neo4j)+大语言模型(LLM)的图检索增强(GraphRAG)的旅游推荐系统》的任务书模板，涵盖目标、任务分解、技术方案、进度安排等内容，供参考：
任务书
项目名称：知识图谱(Neo4j)+大语言模型(LLM)的图检索增强(GraphRAG)的旅游推荐系统
一、项目背景与目标
1.1 背景
传统旅游推荐系统依赖用户行为数据或简单关键词匹配，存在以下问题：
- 语义理解不足：无法处理复杂查询（如“适合带老人小孩的江南古镇”）；
- 可解释性差：推荐结果缺乏逻辑支撑，用户信任度低；
- 冷启动问题：新用户或新景点缺乏交互数据，推荐效果差。
知识图谱（Neo4j）可提供结构化语义关系，大语言模型（LLM）（如Qwen、Llama）具备强大的自然语言理解能力，而图检索增强生成（GraphRAG）通过结合图查询与LLM生成，可显著提升推荐的准确性和可解释性。
1.2 目标
构建一个基于Neo4j知识图谱与LLM的GraphRAG旅游推荐系统，实现以下功能：
- 语义解析：准确理解用户复杂查询意图；
- 图推理增强：利用知识图谱的多跳关系生成候选景点；
- 可解释推荐：通过图路径生成推荐理由（如“推荐XX古镇，因其适合家庭游且交通便利”）；
- 动态优化：根据用户反馈持续优化推荐模型。
二、任务分解与分工
2.1 任务1：旅游知识图谱构建
- 负责人：数据组
- 任务内容：
- 数据采集：爬取携程、马蜂窝等平台的景点信息、用户评论、攻略；
- 图结构设计：定义实体（景点、城市、标签等）与关系（“位于”“适合人群”“交通方式”等）；
- 图存储：使用Neo4j实现数据导入与查询优化。
- 交付物：
- 结构化知识图谱（Neo4j数据库文件）；
- 图模式定义文档（Schema文档）。
2.2 任务2：GraphRAG模型开发
- 负责人：算法组
- 任务内容：
- 图检索模块：
- 基于用户查询，在Neo4j中执行Cypher查询，获取相关实体和路径；
- 实现多跳推理（如“用户→适合人群→景点”）。
- 语义增强模块：
- 将图检索结果与用户查询输入LLM，生成推荐列表及解释；
- 设计Prompt模板（如“根据以下图路径，生成3个推荐景点及理由”）。
- 反馈优化模块：
- 记录用户点击行为，构建正负样本集；
- 微调LLM参数以提升推荐准确性。
- 图检索模块：
- 交付物：
- GraphRAG模型代码库；
- 训练与推理脚本。
2.3 任务3：系统集成与测试
- 负责人：工程组
- 任务内容：
- 前端开发：设计用户查询界面与推荐结果展示页面；
- 后端集成：连接Neo4j、LLM服务与前端；
- 测试验证：
- 功能测试：检查查询解析、推荐生成是否正确；
- 性能测试：评估响应时间（目标<2秒）；
- AB测试：对比GraphRAG与传统推荐方法的准确率、多样性。
- 交付物：
- 可运行的系统原型；
- 测试报告（含对比实验数据）。
三、技术方案
3.1 关键技术选型
- 知识图谱存储：Neo4j（支持Cypher查询与图算法）；
- 大语言模型：Qwen-7B（开源模型，支持中文优化）或GPT-3.5 Turbo（商业API）；
- 图检索框架：自定义Cypher查询 + LLM推理；
- 开发框架：Python（Py2neo、LangChain、FastAPI）。
3.2 技术路线图
mermaid
graph TD | |
A[数据采集] --> B[知识图谱构建] | |
B --> C[Neo4j存储] | |
D[用户查询] --> E[图检索模块] | |
C --> E | |
E --> F[语义增强模块] | |
F --> G[LLM生成推荐] | |
G --> H[结果展示] | |
H --> I[用户反馈] | |
I --> J[模型微调] |
四、进度安排
| 阶段 | 时间 | 任务 | 交付物 |
|---|---|---|---|
| 1 | 202X.09-202X.10 | 需求分析与数据采集 | 需求文档、原始数据集 |
| 2 | 202X.11-202X.12 | 知识图谱构建与Neo4j存储 | 数据库文件、Schema文档 |
| 3 | 202X.01-202X.02 | GraphRAG模型开发与训练 | 模型代码、训练日志 |
| 4 | 202X.03-202X.04 | 系统集成与测试 | 系统原型、测试报告 |
| 5 | 202X.05 | 项目验收与优化 | 最终系统、用户手册 |
五、资源需求
- 硬件资源：服务器（16核CPU、64GB内存、NVIDIA A10 GPU）；
- 软件资源：Neo4j企业版、Python 3.9+、PyTorch；
- 数据资源：携程/马蜂窝API权限（或爬虫工具）；
- 人员配置：数据工程师1名、算法工程师2名、前端工程师1名。
六、风险评估与应对
| 风险类型 | 描述 | 应对措施 |
|---|---|---|
| 数据质量差 | 爬取数据存在噪声或缺失 | 人工校验关键字段，补充公开数据集 |
| LLM幻觉问题 | 生成推荐理由不准确 | 增加图路径约束，限制生成内容范围 |
| 性能瓶颈 | 图查询或LLM推理速度慢 | 优化Cypher查询索引，使用量化LLM模型 |
七、验收标准
- 功能完整性：系统支持复杂查询解析、图推理、推荐生成与解释；
- 性能指标：平均响应时间≤2秒，推荐准确率（Hit@10）≥80%；
- 可解释性：推荐理由需包含至少一条图路径（如“景点A→适合人群→家庭”）；
- 文档齐全：提供系统设计文档、用户手册与测试报告。
任务书签署
项目负责人：__________
日期：__________
备注：可根据实际项目规模调整任务分工与时间节点，建议每周召开进度同步会，及时解决技术堵点。
运行截图
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