Spring AI Alibaba Graph

旨在利用 Spring AI 作为桥梁，连接阿里巴巴的大语言模型（如通义千wen）和图数据库（如阿里云 GDB），以实现通过自然语言与复杂关联数据进行交互的目的。

底层核心原理是 Text-to-Cypher/Gremlin，即将用户的自然语言问题，通过大语言模型（LLM）动态翻译成图数据库的专业查询语言。

设计思想

图数据库（Graph Database）非常擅长处理实体之间的复杂关系，例如社交网络中的“朋友的朋友”、金融风控中的“资金链路”、电商中的“共同购买”等。但要查询这些数据，需要使用专门的图查询语言，如 Gremlin (阿里云 GDB 支持) 或 Cypher。这些语言学习门槛高，普通业务人员无法直接使用。

“Spring AI Alibaba Graph”架构的核心思想就是解决这个问题：让 LLM 充当一个智能的“翻译官”。

流程：

赋予 LLM 上下文知识 (Context Awareness)：一个通用的 LLM 不知道你的图数据库里有什么。因此，必须在查询时，动态地告诉 LLM 图的“Schema”（模式），包括：

• 节点标签 (Node Labels)：例如 Person（人）、Company（公司）、Product（产品）。

• 边标签 (Edge Labels)：例如 WORKS_FOR（为...工作）、INVESTED_IN（投资了）、BOUGHT（购买了）。

• 属性 (Properties)：每个节点和边上可能有的属性，例如 Person 节点有 name, age 属性。

利用 LLM 的代码生成能力 (Code Generation)：大语言模型本质上是一个强大的序列生成器，它不仅能生成文章，也能生成代码。通过精巧的提示工程 (Prompt Engineering)，我们可以引导 LLM 将用户的自然语言问题，结合我们提供的图 Schema，生成一段完全正确的 Gremlin 或 Cypher 查询代码。

自动化执行与反馈：生成查询代码后，程序自动执行它，并将结果返回。为了提升用户体验，甚至可以将图数据库返回的结构化数据再次交给 LLM，让它用自然语言进行总结和概括。

架构

实际流程：

用户提问： 用户通过前端界面或 API，输入自然语言问题：“查询投资了‘阿里巴巴’的所有人的姓名”。

Spring 应用接收： 一个基于 Spring Boot 和 Spring AI 构建的后端服务接收到这个请求。

构建精确的 Prompt： 这是最关键的一步。程序会动态构建一个发给 LLM 的 Prompt，它通常包含以下部分：

• 入口 : 开发者代码调用 graphClient.query("查詢投資了阿里巴巴的所有人") 。 委派 : DefaultGraphClient 将请求委派给 graphChatService.chat("...") 。 检索(Retrieval) : graphChatService 首先调用其持有的 graphStore.getSchema() 方法。 Neo4jGraphStore （假设）会连接 Neo4j 数据库，执行 CALL db.schema.visualization() 或类似命令，获取 Schema 并格式化为文本。 构建(Prompt Construction) : graphChatService 使用 GraphChatPromptFactory ，将上一步获取的 Schema 文本和用户问题填充到一个预设的模板中，生成最终的 Prompt 对象。 生成(Generation) : graphChatService 调用 chatClient.call(prompt) 。 spring-ai-alibaba-tongyi-starter 捕获此调用，向通义千问 API 发送请求。 解析(Parsing) : 通义千问返回一个包含 Cypher 查询的 ChatResponse 。 graphChatService 使用 GraphCypherResponseParser 从中提取出纯净的 Cypher 查询字符串。 执行(Execution) : graphChatService 拿到查询字符串后，调用 graphStore.execute(cypherQuery) 。返回 : Neo4jGraphStore 使用 Neo4j Java Driver 执行查询，并将结果返回。这个结果最终沿着调用链返回给开发者。

三大核心

GraphStore，图存储的统一抽象

设计目的 : 将上层的“Text-to-Query”逻辑与底层具体的图数据库（Neo4j, NebulaGraph, 阿里云 GDB 等）完全解耦。无论底层是什么图数据库，对上层来说，它们都只是一个 GraphStore

核心方法：

getSchema() : 这是实现 RAG 的信息来源 。此方法负责连接到底层数据库，并提取其 Schema 信息（节点标签、边标签、属性等），将其格式化为一个可以喂给 LLM 的字符串。

execute(String query) : 这是执行查询的统一入口。它接收 LLM 生成的查询字符串（如 Cypher 或 Gremlin），并通过具体的数据库驱动来执行它，然后返回结果。

设计模式 : 策略模式(Strategy Pattern) 。用户可以根据自己的数据库类型，注入不同的 GraphStore 实现（例如 Neo4jGraphStore , TinkerPopGremlinGraphStore ），而上层 GraphClient 的代码无需任何改动。一个抽象类的实现

问题and挑战：

1. GraphStore.getSchema() 的“信息密度”挑战

“提示词爆炸” (Prompt Explosion) 与成本问题：当图的 Schema 变得非常庞大时（成百上千种节点和边），getSchema() 返回的字符串会非常长。这不仅会急剧增加调用 LLM 的 Token 成本，更严重的是，过长的、充斥着大量无关信息的上下文，反而可能降低 LLM 的理解和推理能力，导致生成错误的查询。

Schema 的“知识”密度不足：Schema 只定义了“结构”，但没有定义“语义”。例如，一个 TRANSACTION 的边，其 amount 属性是正是负代表什么业务含义？LLM 仅从 Schema 中无法得知。

解决：

一个更先进的 GraphStore 实现，不应该仅仅是“暴力”地返回整个 Schema。它应该进化为一个“Schema 智能检索器”：

1. Schema 知识图谱化/向量化：将图的 Schema 本身（节点标签、边标签、属性及其注释）也构建成一个小型知识图谱或将其向量化存储。

2. 两阶段 RAG：当用户提问时，第一阶段，先对用户的问题进行向量相似度搜索，从海量的 Schema 中检索出与问题最相关的子图 Schema（例如，问题关于“交易”，就只提取 Account, Transaction 等相关的节点和边）。第二阶段，再将这个高度相关的、精简的子图 Schema 喂给 LLM 去生成查询。

3. 动态数据样本：getSchema() 还可以被增强为 getContext()，除了返回 Schema，还能动态地从图中抓取几条与问题相关的实际数据样本（例如，几条交易记录），一并作为上下文提供给 LLM。这能极大地帮助 LLM 理解数据格式和语义，提升查询准确率。

GraphClient ：面向用户的核心入口

设计目的 : 隐藏所有内部复杂的交互流程（获取 Schema -> 构建 Prompt -> 调用 LLM -> 解析响应-> 执行查询），为最终用户提供一个极其简单的接口。

核心方法剖析:

• query(String question, ...) : 这是最核心的方法。开发者只需要传入自然语言问题，就可以得到图数据库的查询结果。它的默认实现 DefaultGraphClient 会编排下面要讲的 GraphChatService 和 GraphStore 来完成整个流程。

GraphChatService ：LLM 交互与智能的核心

设计目的 : 专门负责处理与大语言模型（LLM）之间的所有交互，实现核心的“Text-to-Query”转换逻辑。

核心：

依赖注入 : 它会被注入一个 GraphStore 实例和一个 Spring AI 的 ChatClient 实例。 Prompt 工厂 : 内部会使用一个 GraphChatPromptFactory 来创建 Prompt。这个工厂是提示工程(Prompt Engineering) 的具体体现，它会接收 GraphStore.getSchema() 获取到的 Schema 和用户问题，然后把它们组装成一个结构化、高质量的 Prompt 模板。 调用 LLM : 它使用注入的 ChatClient 将生成的 Prompt 发送给 LLM（例如通义千问）。响应解析 : 它还包含一个 ResponseParser 。因为 LLM 的返回内容可能不只是纯粹的查询语句（例如，可能包含在 Markdown 的 cypher ... 代码块中，或者有一些解释性的文字）， ResponseParser 负责从 LLM 的原始响应中精确地提取出可执行的查询代码 。这一步是保证系统稳定性的关键。

Google GraphRAG

Google GraphRAG 的核心目标是从非结构化文本中构建图，以优化 RAG 的检索效果。

传统的向量检索（Vector Search）只能找到与问题“表面相似”的文本片段，却忽略了文档内部和文档之间隐藏的深层语义关联。GraphRAG 的核心思想就是通过从文本中提取实体和关系来构建知识图谱，并利用图的社区结构来发现这些深层关联，从而为 LLM 提供更全面、更具上下文的背景信息。

图的角色：在这里，图不是最终的知识库，而是一个为了提升检索质量而生成的“中间索引结构”。最终答案的来源（Source of Truth）依然是原始的文本。

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GraphRAG 的流程分为“离线索引”和“在线查询”两个阶段。

阶段一：离线索引（数据预处理）

1. 实体与关系提取 (Information Extraction)：系统读取所有源文档（如 PDF, Word, TXT），利用 LLM 遍历这些文本，提取出关键的实体（人、事、物、概念）以及它们之间的关系。

2. 图谱构建 (Graph Construction)：将提取出的实体作为“节点”，关系作为“边”，构建一个全局的知识图谱。

3. 社区检测 (Community Detection)：在构建好的图上运行图算法（如 Leiden 算法），将整个图划分成若干个高内聚、低耦合的“语义社区”。每个社区代表了一组在语义上紧密相关的主题或事件。

4. 社区摘要 (Community Summarization)：利用 LLM 为每一个检测出的社区生成一个高度概括的摘要描述。

阶段二：在线查询（应答用户提问）

1. 用户提问：用户提出一个问题。

2. 多路检索 (Multi-path Retrieval)：系统并行地在两个层面上进行检索：

   • 全局检索：在所有“社区摘要”上进行向量检索，快速定位到与问题最相关的几个社区。

   • 局部检索：同时，也在所有原始文本块上进行传统的向量检索。

3. 上下文构建 (Context Building)：这是 GraphRAG 的核心创新。一旦通过全局检索定位到了一个或多个相关社区，系统不再是只返回几个零散的文本块，而是将整个社区内的所有实体、关系、以及关联的原始文本块，作为一个完整的、结构化的上下文提供出来。

4. 生成答案 (Answer Generation)：将这个极其丰富且上下文完整的“社区信息包”喂给 LLM，让它基于这些信息生成最终的、高质量的答案。