feat(kg): 实现 Phase 3.1 前端图谱浏览器

核心功能： - G6 v5 力导向图，支持交互式缩放、平移、拖拽 - 5 种布局模式：force, circular, grid, radial, concentric - 双击展开节点邻居到图中（增量探索） - 全文搜索，类型过滤，结果高亮（变暗/高亮状态） - 节点详情抽屉：实体属性、别名、置信度、关系列表（可导航） - 关系详情抽屉：类型、源/目标、权重、置信度、属性 - 查询构建器：最短路径/全路径查询，可配置 maxDepth/maxPaths - 基于 UUID 的图加载（输入或 URL 参数 ?graphId=...） - 大图性能优化（200 节点阈值，超过时禁用动画）新增文件（13 个）： - knowledge-graph.model.ts - TypeScript 接口，匹配 Java DTOs - knowledge-graph.api.ts - API 服务，包含所有 KG REST 端点 - knowledge-graph.const.ts - 实体类型颜色、关系类型标签、中文显示名称 - graphTransform.ts - 后端数据 → G6 节点/边格式转换 + 合并工具 - graphConfig.ts - G6 v5 图配置（节点/边样式、行为、布局） - hooks/useGraphData.ts - 数据钩子：加载子图、展开节点、搜索、合并 - hooks/useGraphLayout.ts - 布局钩子：5 种布局类型 - components/GraphCanvas.tsx - G6 v5 画布，力导向布局，缩放/平移/拖拽 - components/SearchPanel.tsx - 全文实体搜索，类型过滤 - components/NodeDetail.tsx - 实体详情抽屉 - components/RelationDetail.tsx - 关系详情抽屉 - components/QueryBuilder.tsx - 路径查询构建器 - Home/KnowledgeGraphPage.tsx - 主页面，整合所有组件修改文件（5 个）： - package.json - 添加 @antv/g6 v5 依赖 - vite.config.ts - 添加 /knowledge-graph 代理规则 - auth/permissions.ts - 添加 knowledgeGraphRead/knowledgeGraphWrite - pages/Layout/menu.tsx - 添加知识图谱菜单项（Network 图标） - routes/routes.ts - 添加 /data/knowledge-graph 路由新增文档（10 个）： - docs/knowledge-graph/ - 完整的知识图谱设计文档 Bug 修复（Codex 审查后修复）： - P1: 详情抽屉状态与选中状态不一致（显示旧数据） - P1: 查询构建器未实现（最短路径/多路径查询） - P2: 实体类型映射 Organization → Org（匹配后端） - P2: getSubgraph depth 参数无效（改用正确端点） - P2: AllPathsVO 字段名不一致（totalPaths → pathCount） - P2: 搜索取消逻辑无效（传递 AbortController.signal） - P2: 大图性能优化（动画降级） - P3: 移除未使用的类型导入构建验证： - tsc --noEmit ✅ clean - eslint ✅ 0 errors/warnings - vite build ✅ successful
2026-02-20 19:13:46 +08:00
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--- a/docs/knowledge-graph/schema/relationships.md
+++ b/docs/knowledge-graph/schema/relationships.md
@@ -0,0 +1,585 @@
+# DataMate 知识图谱 - 核心关系定义
+
+> Schema 版本：1.0.0
+> 更新日期：2026-02-17
+
+## 概述
+
+DataMate 知识图谱定义了 **10 类核心关系**，覆盖数据血缘、任务编排、组织归属和知识溯源四大场景。
+
+所有关系在 Neo4j 中统一使用 `RELATED_TO` 关系类型，通过 `relation_type` 属性区分语义类型。每个关系都包含以下公共属性：
+
+| 公共属性 | 类型 | 必填 | 说明 |
+|---------|------|------|------|
+| `id` | String (UUID) | 是 | 关系唯一标识符 |
+| `relation_type` | String | 是 | 语义关系类型（见下文各类型定义） |
+| `graph_id` | String (UUID) | 是 | 所属图谱 ID |
+| `weight` | Double | 否 | 关系权重 0.0-1.0（默认 1.0） |
+| `confidence` | Double | 否 | 置信度 0.0-1.0（同步数据默认 1.0，抽取数据由模型评分） |
+| `source_id` | String | 否 | 来源记录 ID |
+| `properties_json` | String | 否 | 扩展属性 JSON |
+| `created_at` | LocalDateTime | 是 | 创建时间 |
+
+### 关系方向约定
+
+所有关系均为有向关系。方向表示语义上的"主动方 → 被动方"关系：
+- `(A)-[:RELATED_TO {relation_type: 'HAS_FIELD'}]->(B)` 表示 A 拥有 B
+- 查询时应注意方向，反向查询需要使用 `<-[]-` 语法
+
+---
+
+## 1. HAS_FIELD（包含字段）
+
+**方向**：`Dataset → Field`
+
+表示数据集包含某个字段/列。这是数据血缘分析的基础关系，支撑字段级影响评估。
+
+### 关系属性
+
+| 属性 | 类型 | 必填 | 说明 |
+|------|------|------|------|
+| `ordinal` | Integer | 否 | 字段在数据集中的位置（从 0 开始） |
+| `required` | Boolean | 否 | 是否为必填字段 |
+
+### 约束
+
+- 源实体类型必须为 `Dataset`
+- 目标实体类型必须为 `Field`
+- 同一 Dataset → Field 对不应重复
+
+### Cypher 示例
+
+```cypher
+// 创建 HAS_FIELD 关系
+MATCH (d:Entity {id: $datasetId, graph_id: $graphId})
+MATCH (f:Entity {id: $fieldId, graph_id: $graphId})
+CREATE (d)-[r:RELATED_TO {
+  id: randomUUID(),
+  relation_type: 'HAS_FIELD',
+  graph_id: $graphId,
+  weight: 1.0,
+  confidence: 1.0,
+  source_id: '',
+  properties_json: '{"ordinal": 0, "required": true}',
+  created_at: datetime()
+}]->(f)
+
+// 查询数据集的所有字段
+MATCH (d:Entity {id: $datasetId, graph_id: $graphId})
+      -[r:RELATED_TO {relation_type: 'HAS_FIELD', graph_id: $graphId}]->
+      (f:Entity {graph_id: $graphId})
+RETURN f ORDER BY r.properties_json
+```
+
+### 业务场景
+
+- 查看数据集包含哪些字段
+- 字段搜索：找到包含 `user_id` 字段的所有数据集
+- Schema 对比：比较两个数据集的字段差异
+
+---
+
+## 2. DERIVED_FROM（派生自）
+
+**方向**：`Dataset → Dataset`
+
+表示数据集之间的血缘关系：目标数据集是源数据集经过某种处理后派生出来的。涵盖数据清洗、数据合成、版本迭代等场景。
+
+### 关系属性
+
+| 属性 | 类型 | 必填 | 说明 |
+|------|------|------|------|
+| `derivation_type` | String | 是 | 派生类型：`CLEANING`（清洗）/ `SYNTHESIS`（合成）/ `SPLIT`（拆分）/ `MERGE`（合并）/ `VERSION`（版本迭代） |
+| `job_id` | String | 否 | 产生该派生关系的作业 ID |
+| `transformation` | String | 否 | 转换描述（如"去重 + 格式标准化"） |
+
+### 约束
+
+- 源实体和目标实体类型均为 `Dataset`
+- 不允许自引用（源 ≠ 目标）
+- 建议检查避免循环依赖
+
+### Cypher 示例
+
+```cypher
+// 创建清洗派生关系
+MATCH (output:Entity {id: $outputDatasetId, graph_id: $graphId})
+MATCH (input:Entity {id: $inputDatasetId, graph_id: $graphId})
+CREATE (output)-[r:RELATED_TO {
+  id: randomUUID(),
+  relation_type: 'DERIVED_FROM',
+  graph_id: $graphId,
+  weight: 1.0,
+  confidence: 1.0,
+  properties_json: '{"derivation_type":"CLEANING","job_id":"d3e4f5a6-...","transformation":"SimHash去重 + 空值过滤"}',
+  created_at: datetime()
+}]->(input)
+
+// 追踪数据血缘（最多 5 跳）
+MATCH path = (d:Entity {id: $datasetId, graph_id: $graphId})
+             -[:RELATED_TO *1..5 {relation_type: 'DERIVED_FROM'}]->
+             (ancestor:Entity {graph_id: $graphId})
+RETURN path
+```
+
+### 业务场景
+
+- **数据血缘追踪**：追溯数据集的来源链路
+- **影响分析**：当源数据集变更时，哪些下游数据集受影响
+- **版本管理**：查看数据集的版本演进历史
+
+---
+
+## 3. USES_DATASET（使用数据集）
+
+**方向**：`Job | LabelTask | Workflow → Dataset`
+
+表示作业、标注任务或工作流使用某个数据集作为输入。
+
+### 关系属性
+
+| 属性 | 类型 | 必填 | 说明 |
+|------|------|------|------|
+| `usage_role` | String | 否 | 使用角色：`INPUT`（输入）/ `REFERENCE`（参考）/ `VALIDATION`（验证） |
+
+### 约束
+
+- 源实体类型为 `Job`、`LabelTask` 或 `Workflow`
+- 目标实体类型为 `Dataset`
+
+### Cypher 示例
+
+```cypher
+// 创建使用关系
+MATCH (j:Entity {id: $jobId, graph_id: $graphId})
+MATCH (d:Entity {id: $datasetId, graph_id: $graphId})
+CREATE (j)-[r:RELATED_TO {
+  id: randomUUID(),
+  relation_type: 'USES_DATASET',
+  graph_id: $graphId,
+  weight: 1.0,
+  confidence: 1.0,
+  properties_json: '{"usage_role":"INPUT"}',
+  created_at: datetime()
+}]->(d)
+
+// 查询数据集被哪些作业使用
+MATCH (j:Entity {graph_id: $graphId})
+      -[r:RELATED_TO {relation_type: 'USES_DATASET', graph_id: $graphId}]->
+      (d:Entity {id: $datasetId, graph_id: $graphId})
+RETURN j
+```
+
+### 业务场景
+
+- 查看数据集的消费者：谁在使用这个数据集
+- 评估数据集的重要程度：被多少任务依赖
+- 任务输入追溯：任务使用了哪些数据集
+
+---
+
+## 4. PRODUCES（产出）
+
+**方向**：`Job → Dataset`
+
+表示作业执行后产出了一个新的数据集。与 `USES_DATASET` 相对，构成完整的输入输出链路。
+
+### 关系属性
+
+| 属性 | 类型 | 必填 | 说明 |
+|------|------|------|------|
+| `output_type` | String | 否 | 产出类型：`PRIMARY`（主输出）/ `SECONDARY`（副产物，如日志、统计报告） |
+
+### 约束
+
+- 源实体类型为 `Job`
+- 目标实体类型为 `Dataset`
+- 一个 Job 可以产出多个 Dataset（如主输出 + 统计报告）
+
+### Cypher 示例
+
+```cypher
+// 创建产出关系
+MATCH (j:Entity {id: $jobId, graph_id: $graphId})
+MATCH (d:Entity {id: $outputDatasetId, graph_id: $graphId})
+CREATE (j)-[r:RELATED_TO {
+  id: randomUUID(),
+  relation_type: 'PRODUCES',
+  graph_id: $graphId,
+  weight: 1.0,
+  confidence: 1.0,
+  properties_json: '{"output_type":"PRIMARY"}',
+  created_at: datetime()
+}]->(d)
+
+// 查看作业的完整输入输出
+MATCH (input:Entity {graph_id: $graphId})
+      <-[:RELATED_TO {relation_type: 'USES_DATASET'}]-
+      (j:Entity {id: $jobId, graph_id: $graphId})
+      -[:RELATED_TO {relation_type: 'PRODUCES'}]->
+      (output:Entity {graph_id: $graphId})
+RETURN input, j, output
+```
+
+### 业务场景
+
+- **端到端血缘**：结合 `USES_DATASET` 查看 Input → Job → Output 完整链路
+- **产出追踪**：查看作业产出了哪些数据集
+- **成本归因**：将产出数据集的成本归因到执行作业
+
+---
+
+## 5. ASSIGNED_TO（分配给）
+
+**方向**：`LabelTask | Job → User`
+
+表示任务被分配给某个用户执行。
+
+### 关系属性
+
+| 属性 | 类型 | 必填 | 说明 |
+|------|------|------|------|
+| `assigned_at` | String | 否 | 分配时间（ISO 8601） |
+| `role` | String | 否 | 分配角色：`EXECUTOR`（执行者）/ `REVIEWER`（审核者）/ `OWNER`（负责人） |
+
+### 约束
+
+- 源实体类型为 `LabelTask` 或 `Job`
+- 目标实体类型为 `User`
+- 同一任务可分配给多个用户（不同角色）
+
+### Cypher 示例
+
+```cypher
+// 创建分配关系
+MATCH (t:Entity {id: $taskId, graph_id: $graphId})
+MATCH (u:Entity {id: $userId, graph_id: $graphId})
+CREATE (t)-[r:RELATED_TO {
+  id: randomUUID(),
+  relation_type: 'ASSIGNED_TO',
+  graph_id: $graphId,
+  weight: 1.0,
+  confidence: 1.0,
+  properties_json: '{"assigned_at":"2026-02-15T10:00:00","role":"EXECUTOR"}',
+  created_at: datetime()
+}]->(u)
+
+// 查询用户的所有待办任务
+MATCH (t:Entity {graph_id: $graphId})
+      -[r:RELATED_TO {relation_type: 'ASSIGNED_TO', graph_id: $graphId}]->
+      (u:Entity {id: $userId, graph_id: $graphId})
+RETURN t
+```
+
+### 业务场景
+
+- **工作量分析**：查看用户被分配了多少任务
+- **任务追踪**：查看任务的执行者和审核者
+- **人员负载均衡**：分析团队内任务分配情况
+
+---
+
+## 6. BELONGS_TO（归属于）
+
+**方向**：`User → Org` 或 `Dataset → Org`
+
+表示用户属于某个组织，或数据集归属于某个组织。
+
+### 关系属性
+
+| 属性 | 类型 | 必填 | 说明 |
+|------|------|------|------|
+| `membership_type` | String | 否 | 归属类型：`PRIMARY`（主归属）/ `SECONDARY`（兼任/共享） |
+| `since` | String | 否 | 归属起始时间（ISO 8601） |
+
+### 约束
+
+- 源实体类型为 `User` 或 `Dataset`
+- 目标实体类型为 `Org`
+- User → Org 通常为 1:1（主归属），但允许兼任
+
+### Cypher 示例
+
+```cypher
+// 用户归属组织
+MATCH (u:Entity {id: $userId, graph_id: $graphId})
+MATCH (o:Entity {id: $orgId, graph_id: $graphId})
+CREATE (u)-[r:RELATED_TO {
+  id: randomUUID(),
+  relation_type: 'BELONGS_TO',
+  graph_id: $graphId,
+  weight: 1.0,
+  confidence: 1.0,
+  properties_json: '{"membership_type":"PRIMARY","since":"2025-03-01T00:00:00"}',
+  created_at: datetime()
+}]->(o)
+
+// 查询组织下的所有数据资产
+MATCH (d:Entity {type: 'Dataset', graph_id: $graphId})
+      -[:RELATED_TO {relation_type: 'BELONGS_TO', graph_id: $graphId}]->
+      (o:Entity {id: $orgId, graph_id: $graphId})
+RETURN d
+```
+
+### 业务场景
+
+- **组织资产看板**：查看组织拥有的所有数据集
+- **权限继承**：基于组织关系推导数据访问权限
+- **跨组织协作**：发现共享数据集的组织关系
+
+---
+
+## 7. TRIGGERS（触发）
+
+**方向**：`Workflow → Job`
+
+表示工作流触发了一次作业执行。
+
+### 关系属性
+
+| 属性 | 类型 | 必填 | 说明 |
+|------|------|------|------|
+| `trigger_type` | String | 否 | 触发方式：`MANUAL`（手动）/ `SCHEDULED`（定时）/ `EVENT`（事件驱动） |
+| `triggered_at` | String | 否 | 触发时间（ISO 8601） |
+
+### 约束
+
+- 源实体类型为 `Workflow`
+- 目标实体类型为 `Job`
+- 一个 Workflow 可触发多个 Job（每次执行产生一个）
+
+### Cypher 示例
+
+```cypher
+// 创建触发关系
+MATCH (w:Entity {id: $workflowId, graph_id: $graphId})
+MATCH (j:Entity {id: $jobId, graph_id: $graphId})
+CREATE (w)-[r:RELATED_TO {
+  id: randomUUID(),
+  relation_type: 'TRIGGERS',
+  graph_id: $graphId,
+  weight: 1.0,
+  confidence: 1.0,
+  properties_json: '{"trigger_type":"SCHEDULED","triggered_at":"2026-02-15T10:00:00"}',
+  created_at: datetime()
+}]->(j)
+
+// 查询工作流的执行历史
+MATCH (w:Entity {id: $workflowId, graph_id: $graphId})
+      -[r:RELATED_TO {relation_type: 'TRIGGERS', graph_id: $graphId}]->
+      (j:Entity {graph_id: $graphId})
+RETURN j ORDER BY r.created_at DESC
+```
+
+### 业务场景
+
+- **执行历史**：查看工作流的所有执行记录
+- **故障排查**：定位工作流最近一次失败的作业
+- **运行统计**：统计工作流的执行频率和成功率
+
+---
+
+## 8. DEPENDS_ON（依赖）
+
+**方向**：`Job → Job`
+
+表示作业之间的执行依赖关系：源作业的执行依赖于目标作业的完成。
+
+### 关系属性
+
+| 属性 | 类型 | 必填 | 说明 |
+|------|------|------|------|
+| `dependency_type` | String | 否 | 依赖类型：`STRICT`（强依赖，必须成功）/ `SOFT`（弱依赖，失败可继续） |
+
+### 约束
+
+- 源实体和目标实体类型均为 `Job`
+- 不允许自引用
+- 不允许循环依赖（应用层校验）
+
+### Cypher 示例
+
+```cypher
+// 创建依赖关系
+MATCH (j1:Entity {id: $jobId, graph_id: $graphId})
+MATCH (j2:Entity {id: $dependsOnJobId, graph_id: $graphId})
+CREATE (j1)-[r:RELATED_TO {
+  id: randomUUID(),
+  relation_type: 'DEPENDS_ON',
+  graph_id: $graphId,
+  weight: 1.0,
+  confidence: 1.0,
+  properties_json: '{"dependency_type":"STRICT"}',
+  created_at: datetime()
+}]->(j2)
+
+// 查询作业的完整依赖链
+MATCH path = (j:Entity {id: $jobId, graph_id: $graphId})
+             -[:RELATED_TO *1..10 {relation_type: 'DEPENDS_ON'}]->
+             (dep:Entity {graph_id: $graphId})
+RETURN path
+```
+
+### 业务场景
+
+- **DAG 执行调度**：确定作业执行顺序
+- **失败传播分析**：当某个作业失败，哪些下游作业受影响
+- **关键路径分析**：找到最长依赖链，识别瓶颈
+
+---
+
+## 9. IMPACTS（影响）
+
+**方向**：`Field → Field`
+
+表示字段之间的影响关系：源字段的变更会影响目标字段。这是跨数据集的字段级血缘关系。
+
+### 关系属性
+
+| 属性 | 类型 | 必填 | 说明 |
+|------|------|------|------|
+| `impact_type` | String | 否 | 影响类型：`DIRECT`（直接映射）/ `TRANSFORM`（转换派生）/ `AGGREGATE`（聚合计算） |
+| `transformation_rule` | String | 否 | 转换规则描述（如"UPPER(source.name)"） |
+| `job_id` | String | 否 | 建立该影响关系的作业 ID |
+
+### 约束
+
+- 源实体和目标实体类型均为 `Field`
+- 通常跨越不同 Dataset（但同 Dataset 内的字段派生也允许）
+- 不允许自引用
+
+### Cypher 示例
+
+```cypher
+// 创建字段影响关系
+MATCH (f1:Entity {id: $sourceFieldId, graph_id: $graphId})
+MATCH (f2:Entity {id: $targetFieldId, graph_id: $graphId})
+CREATE (f1)-[r:RELATED_TO {
+  id: randomUUID(),
+  relation_type: 'IMPACTS',
+  graph_id: $graphId,
+  weight: 0.8,
+  confidence: 0.9,
+  properties_json: '{"impact_type":"TRANSFORM","transformation_rule":"TRIM(LOWER(source))","job_id":"d3e4f5a6-..."}',
+  created_at: datetime()
+}]->(f2)
+
+// 查询字段的影响范围（下游）
+MATCH (f:Entity {id: $fieldId, graph_id: $graphId})
+      -[:RELATED_TO *1..5 {relation_type: 'IMPACTS'}]->
+      (downstream:Entity {graph_id: $graphId})
+RETURN downstream
+```
+
+### 业务场景
+
+- **字段级血缘**：追踪字段从源到目标的完整链路
+- **影响评估**：修改某个字段前，评估下游影响范围
+- **数据质量追溯**：发现下游字段质量问题时，回溯源头
+
+---
+
+## 10. SOURCED_FROM（来源于）
+
+**方向**：`KnowledgeSet → Dataset`
+
+表示知识集的知识内容来源于某个数据集，是知识溯源的基础关系。
+
+### 关系属性
+
+| 属性 | 类型 | 必填 | 说明 |
+|------|------|------|------|
+| `extraction_method` | String | 否 | 抽取方式：`LLM`（LLM 抽取）/ `RULE`（规则抽取）/ `MANUAL`（人工整理） |
+| `extracted_at` | String | 否 | 抽取时间（ISO 8601） |
+| `item_count` | Integer | 否 | 从该数据集抽取的知识条目数 |
+
+### 约束
+
+- 源实体类型为 `KnowledgeSet`
+- 目标实体类型为 `Dataset`
+- 一个 KnowledgeSet 可来源于多个 Dataset
+
+### Cypher 示例
+
+```cypher
+// 创建来源关系
+MATCH (k:Entity {id: $knowledgeSetId, graph_id: $graphId})
+MATCH (d:Entity {id: $datasetId, graph_id: $graphId})
+CREATE (k)-[r:RELATED_TO {
+  id: randomUUID(),
+  relation_type: 'SOURCED_FROM',
+  graph_id: $graphId,
+  weight: 1.0,
+  confidence: 0.85,
+  properties_json: '{"extraction_method":"LLM","extracted_at":"2026-02-10T14:30:00","item_count":120}',
+  created_at: datetime()
+}]->(d)
+
+// 查询知识集的所有数据来源
+MATCH (k:Entity {id: $knowledgeSetId, graph_id: $graphId})
+      -[r:RELATED_TO {relation_type: 'SOURCED_FROM', graph_id: $graphId}]->
+      (d:Entity {graph_id: $graphId})
+RETURN d, r.properties_json AS extraction_info
+```
+
+### 业务场景
+
+- **知识溯源**：查看知识集基于哪些数据构建
+- **数据变更通知**：当源数据集更新时，提醒知识集需要刷新
+- **知识覆盖分析**：查看哪些数据集尚未被纳入知识管理
+
+---
+
+## 关系类型汇总
+
+| 关系类型 | 方向 | relation_type 值 | 核心用途 |
+|---------|------|-----------------|---------|
+| HAS_FIELD | Dataset → Field | `HAS_FIELD` | 数据集字段结构 |
+| DERIVED_FROM | Dataset → Dataset | `DERIVED_FROM` | 数据集级血缘 |
+| USES_DATASET | Job/LabelTask/Workflow → Dataset | `USES_DATASET` | 输入依赖 |
+| PRODUCES | Job → Dataset | `PRODUCES` | 输出产出 |
+| ASSIGNED_TO | LabelTask/Job → User | `ASSIGNED_TO` | 任务分配 |
+| BELONGS_TO | User/Dataset → Org | `BELONGS_TO` | 组织归属 |
+| TRIGGERS | Workflow → Job | `TRIGGERS` | 流程触发 |
+| DEPENDS_ON | Job → Job | `DEPENDS_ON` | 作业依赖 |
+| IMPACTS | Field → Field | `IMPACTS` | 字段级血缘 |
+| SOURCED_FROM | KnowledgeSet → Dataset | `SOURCED_FROM` | 知识溯源 |
+
+## 典型查询模式
+
+### 1. 端到端数据血缘
+
+```cypher
+// 从最终数据集追溯到原始数据集，经过的所有处理步骤
+MATCH path = (final:Entity {id: $datasetId, graph_id: $graphId})
+             -[:RELATED_TO *1..10]->
+             (origin:Entity {graph_id: $graphId})
+WHERE ALL(r IN relationships(path) WHERE r.relation_type IN ['DERIVED_FROM', 'USES_DATASET', 'PRODUCES'])
+RETURN path
+```
+
+### 2. 数据集影响分析
+
+```cypher
+// 查找修改某数据集后，所有受影响的下游实体
+MATCH (d:Entity {id: $datasetId, graph_id: $graphId})
+      <-[:RELATED_TO {relation_type: 'USES_DATASET'}]-
+      (consumer:Entity {graph_id: $graphId})
+RETURN consumer.type AS entity_type, consumer.name AS entity_name, consumer.id AS entity_id
+```
+
+### 3. 用户工作看板
+
+```cypher
+// 查询用户相关的所有实体和关系
+MATCH (u:Entity {id: $userId, type: 'User', graph_id: $graphId})
+OPTIONAL MATCH (task:Entity)-[:RELATED_TO {relation_type: 'ASSIGNED_TO'}]->(u)
+OPTIONAL MATCH (u)-[:RELATED_TO {relation_type: 'BELONGS_TO'}]->(org:Entity)
+RETURN u, collect(DISTINCT task) AS tasks, collect(DISTINCT org) AS orgs
+```
+
+## 扩展说明
+
+- **自定义关系类型**：除上述 10 类核心关系外，用户可通过 LLM 抽取或手动创建自定义关系类型。自定义关系使用相同的 `RELATED_TO` Neo4j 关系类型和公共属性结构，`relation_type` 字段可为任意字符串。
+- **双向关系**：所有关系均为单向。如果需要表达双向关系（如"A 和 B 互相影响"），应创建两条方向相反的关系。
+- **关系去重**：应用层应在创建关系前检查是否已存在相同的（source, target, relation_type）组合，避免重复。