基于 Agentic RAG + 知识图谱的三国历史智能问答系统
专注于公元 184 年（黄巾之乱）至 280 年（西晋统一）的中国历史，提供严谨的学术级问答、知识沉淀与可视化。
| 💬 智能问答 | 📚 知识沉淀 |
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| 🕸️ 知识图谱 | 📊 数据管理 |
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基于 LangGraph 的六节点状态机，每次回答经过：路由 → 分解 → 检索 → 评分 → 生成 → 反思 → 定稿。
- 三层提示词系统：身份定义 / 回答规范 / 任务级指令，分离关注点
- 信源分级：正史（一级）→ 演义（二级）→ 野史（三级），回答严格标注来源
- 幻觉防护：不编造内容，推断明确标注，拒绝模糊引用
- 自动摘要：每次问答后自动提取 3-5 句精华摘要，存入向量库
- Wiki 生成：用户触发 LLM 蒸馏，将多条摘要整合为结构化知识页面
- 卷轴式阅读：IntersectionObserver 驱动的逐段入场动画，水墨风格排版
- SQLite 存储人物 / 事件 / 势力实体及关系
- G6 可力导向图可视化，支持搜索与详情查看
- 文件上传入库（支持 .txt / .md / .pdf / .epub / .docx）
- 批量入库：扫描
data/raw/目录，自动转换格式、切分、Embedding - 实时进度：SSE 推送的水墨风格进度条
| 层级 | 技术 |
|---|---|
| 后端 | FastAPI + LangChain + LangGraph |
| 前端 | React + Ant Design + Vite + TypeScript |
| 向量库 | ChromaDB |
| 关系库 | SQLite |
| Embedding | stella-mrl-large-zh-v3.5-1792d（本地 HuggingFace，1792d → 1024d MRL 降维） |
| LLM | 通过 OpenAI 兼容 API 调用 |
three_kingdom/
├── backend/
│ ├── app/
│ │ ├── api/router.py # API 路由
│ │ ├── core/ # 配置、数据库、进度追踪
│ │ ├── kg/ # 知识图谱：抽取、审核、入库
│ │ ├── rag/ # RAG：Agent、向量库、记忆、Wiki
│ │ ├── prompts/ # 三层提示词（identity.md / rules.md）
│ │ └── models/ # 数据模型
│ ├── data/
│ │ ├── raw/ # 原始文献（放入此处自动识别）
│ │ ├── chroma/ # ChromaDB 持久化
│ │ └── sqlite.db # 知识图谱 + 对话记录
│ └── scripts/ # 独立脚本
├── frontend/
│ └── src/
│ ├── pages/ # ChatPage / WikiPage / GraphPage / DataPage
│ ├── components/ # InkProgress 等组件
│ └── index.css # 水墨史诗主题
├── pyproject.toml # Python 依赖（uv 管理）
└── CLAUDE.md # 项目规范
- Python 3.13
- Node.js 18+
- CUDA 显卡（推荐，CPU 亦可）
# 克隆项目
git clone <repo-url>
cd three_kingdom
# Python 依赖（严格使用 uv）
uv pip install -r pyproject.toml
# 前端依赖
cd frontend
npm install创建 backend/.env：
# LLM（OpenAI 兼容 API）
LLM_API_KEY=your-api-key
LLM_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
LLM_MODEL=gpt-4o
# Embedding（可选，默认自动检测设备）
EMBEDDING_DEVICE=cuda将文献资料放入 backend/data/raw/ 目录：
backend/data/raw/
├── 三国志.epub
├── 三国演义.txt
├── 后汉书.pdf
└── ...
支持格式：.txt / .md / .pdf / .epub / .docx / .html / .rtf / .odt
# 后端
cd backend
uv run uvicorn app.main:app --reload --port 8000
# 前端
cd frontend
npm run dev访问 http://localhost:5174
在「数据管理」页面点击「执行全部入库」，或手动运行：
cd backend
python scripts/ingest_qinhan.py| 等级 | 来源 | 引用方式 |
|---|---|---|
| 一级 | 正史：《三国志》《后汉书》《晋书》 | "据《三国志·XX传》记载..." |
| 二级 | 演义：《三国演义》 | "在《三国演义》中...（此为文学创作）" |
| 三级 | 野史：《世说新语》《裴注引文》 | "据野史记载...（可信度存疑）" |
| 方法 | 路径 | 说明 |
|---|---|---|
| POST | /api/chat |
智能问答 |
| POST | /api/chat/stream |
流式问答（SSE） |
| GET | /api/sessions |
会话列表 |
| GET | /api/knowledge |
知识摘要 |
| GET | /api/wiki |
Wiki 页面列表 |
| POST | /api/wiki/distill |
生成 Wiki |
| POST | /api/ingest |
触发入库 |
| GET | /api/ingest/progress/{id} |
入库进度（SSE） |
| GET | /api/graph |
知识图谱数据 |
| GET | /api/stats |
向量库统计 |
水墨史诗 —— 宣纸淡墨 + 电影质感
- 胶片颗粒（SVG noise）
- 暗角晕影（径向渐变）
- 漂浮粒子（CSS 动画）
- 水墨山峦视差（SVG 三层）
- LXGW WenKai（霞鹜文楷）字体
- 朱砂
#b94432/ 青石#5c7a6e/ 墨黑#1a1a1a
- 包管理：严格使用
uv，禁止全局 pip - 信源标注：回答必须标注来源等级
- 提示词：修改
backend/app/prompts/*.md，不改代码 - 进度条：使用
InkProgress组件，保持水墨风格统一
MIT