更Pythonic的技术路线和工具组合

调研结论

Grok-4给出了更Pythonic的方案：
方案1: LlamaIndex + NetworkX / Memgraph + DGL + Unstructured + GraphRAG（推荐首选，简单上手）
方案2: Haystack + ArangoDB + Spektral + PyMuPDF + spaCy（备选，更pipeline化）

背景

阶段目标：

服务于应用场景：
一、涉及多模态数据源，要能从照片（文字、其它图像）、笔录、音频中准确地提取主体、关系、属性；
二、要能集成GNN（图卷积），进行深度的隐式关系挖掘和补全；
三、针对小众社交类网络， 要利用拿到的数据，进行网络结构、节点、关系、角色等针对现实的复原；
四、要利用残缺的网络信息，不断推导预测出阶段关键节点（人物）、关系变化、地点、事件及时间，作为线索提供，并针对线索给出一个价值判断和置信度判断；通过迭代持续地拓展该网络结构；

Grok-4给了2个推荐方案：

**方案1**: LlamaIndex + Neo4j/Amazon Neptune + DGL (Deep Graph Library) + Unstructured.io + GraphRAG
**方案2**: Haystack + ArangoDB + Spektral + Multimodal LLM (如Kosmos-2) + Zep/Graphiti变体

因为与最初调研结果给出的最佳方案差异较大，游移不定之际，想起，咱的技术栈以Python为主，别的语言比较弱，这个前期未曾考虑进来。这是个big problem，极其影响落地。因此，需进一步调研：考虑语言能力背景下（只擅长Python），最优方案是什么？

调研

总结

Grok-4给出了更Pythonic的方案：
方案1: LlamaIndex + Memgraph + DGL + Unstructured + GraphRAG（推荐首选，简单上手）
方案2: Haystack + ArangoDB + Spektral + PyMuPDF + spaCy（备选，更pipeline化）

一个补充调研：
回复的中间有一个说明：
如果你数据小，用纯Python的NetworkX替换Memgraph（内存图，实时快）
意味着在数据量小的情况下，NetworkX 是比 Memgraph 更优的选择。但数据量多小算小？问问逼魔道，它是这么说的：

性能比较：NetworkX适合<10万节点，Memgraph处理>百万节点无压力。 类似工具如cuGraph（GPU加速）也可参考，但Memgraph更易与NetworkX兼容。
潜在挑战：迁移需处理序列化差异，但Memgraph提供工具简化（e.g., GraphRAG示例）。 如果您的报告数据（如截图中的目录）涉及大规模网络，优先Memgraph。

本次项目面临的网络可能是不大的，因此NetworkX或许能完全覆盖。但也考虑后期别的项目可能会很大的情况下，是否Memgraph能够无缝切换？？或者说，有没有工具能够让二者互通？逼魔道回答我：

所以，二者有互通的基础，大小数据量均可解决。