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Jerry Yan
5a553ddde3
实现功能： - Neo4j Docker Compose 配置（社区版，端口 7474/7687，数据持久化） - Makefile 新增 Neo4j 命令（neo4j-up/down/logs/shell） - knowledge-graph-service Spring Boot 服务（完整的 DDD 分层架构） - kg_extraction Python 模块（基于 LangChain LLMGraphTransformer） 技术实现： - Neo4j 配置：环境变量化密码，统一默认值 datamate123 - Java 服务： - Domain: GraphEntity, GraphRelation 实体模型 - Repository: Spring Data Neo4j，支持 graphId 范围查询 - Service: 业务逻辑，graphId 双重校验，查询限流 - Controller: REST API，UUID 格式校验 - Exception: 实现 ErrorCode 接口，统一异常体系 - Python 模块： - KnowledgeGraphExtractor 类 - 支持异步/同步/批量抽取 - 支持 schema-guided 模式 - 兼容 OpenAI 及自部署模型 关键设计： - graphId 权限边界：所有实体操作都在正确的 graphId 范围内 - 查询限流：depth 和 limit 参数受配置约束 - 异常处理：统一使用 BusinessException + ErrorCode - 凭据管理：环境变量化，避免硬编码 - 双重防御：Controller 格式校验 + Service 业务校验 代码审查： - 经过 3 轮 Codex 审查和 2 轮 Claude 修复 - 所有 P0 和 P1 问题已解决 - 编译通过，无阻塞性问题 文件变更： - 新增：Neo4j 配置、knowledge-graph-service（11 个 Java 文件）、kg_extraction（3 个 Python 文件） - 修改：Makefile、pom.xml、application.yml、pyproject.toml
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4.0 KiB
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<!-- 共享库 -->
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<!-- 核心服务 -->
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<!-- RAG服务 -->
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<!-- 知识图谱服务 -->
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<module>knowledge-graph-service</module>
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<!-- 主启动模块 -->
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<groupId>org.springframework.boot</groupId>
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<groupId>org.springframework.boot</groupId>
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<artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
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<exclusions>
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<exclusion>
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<groupId>org.springframework.boot</groupId>
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<artifactId>spring-boot-starter-logging</artifactId>
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<groupId>org.springframework.boot</groupId>
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<groupId>com.baomidou</groupId>
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<groupId>org.apache.poi</groupId>
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