基于知识图谱(Neo4j)和大语言模型(LLM)的图检索增强(GraphRAG)的数控车床主轴系统故障诊断智能问答系统
一、项目演示视频
b站演示视频与部署教程视频(点击这里)
https://www.bilibili.com/video/BV1vKEE6dELs/?share_source=copy_web&vd_source=31c839f46a9a845dd6dd641cbd5c2ac1
项目简介
本项目是一个面向数控车床主轴系统故障诊断领域的智能问答系统，采用前后端分离架构，集成 GraphRAG（图检索增强生成）技术。系统通过 Neo4j 构建主轴型号、零部件、诊断步骤、诊断设备、故障事件等实体的知识图谱，结合大语言模型实现精准的故障诊断知识检索与自然语言问答，并支持文档管理、主轴型号档案、故障诊断记录管理及知识图谱可视化等功能，为 CNC 主轴故障诊断与设备维护提供智能化知识服务。
二、技术栈
前端技术栈 (web-vue)
核心框架: Vue 3.5 + TypeScript 5.7
UI组件库: Element Plus 2.9
数据可视化: ECharts 5.6
状态管理: Pinia
路由管理: Vue Router 4
构建工具: Vite 6.1
HTTP客户端: Axios
Markdown渲染: Marked
样式: SCSS后端技术栈 (web-flask)
核心框架: Flask (Python)
数据库: SQLite 3
图数据库: Neo4j 5.28
大语言模型: 通义千问 API (qwen3.6-flash 文本模型 + qwen3-vl-flash 多模态模型)
依赖库: Flask-CORS + PyJWT + python-docx + pdfplumber + openpyxl + neo4j-driver
三、功能模块
核心创新点
- 知识图谱驱动：使用 Neo4j 构建 CNC 主轴故障诊断领域复杂实体关系网络（16种实体类型、20种关系类型）
- GraphRAG 技术：三路并行检索（知识图谱 Top-7 + 主轴型号档案 Top-5 + 故障诊断记录 Top-5），结合图谱提升故障诊断问答准确性
- 智能三元组提取：使用 LLM 从文档中自动提取<头实体, 关系, 尾实体>三元组，多线程并发加速
- 多模态问答：支持上传主轴或机床相关图片进行识别和故障分析问答（qwen3-vl-flash 模型）
- 知识图谱可视化：ECharts 力导向图交互展示，支持节点/关系类型过滤、1-3跳邻居搜索
- 异步图谱构建：支持全量重建与增量构建，任务异步执行并实时查询进度
- 文档溯源：每个知识三元组关联源文档 ID，支持知识追溯
- 主轴故障全链路管理：主轴型号档案与故障诊断记录一体化管理，支持多图上传与多维度统计
核心功能模块
- 用户管理：用户注册登录、分权管理、个人信息与管理员操作
- 文档管理：多格式上传、浏览搜索、CRUD、目录管理、MD5 去重
- 智能问答与会话：GraphRAG 问答、多轮对话、多模态问答、会话管理与导出
- 知识图谱管理：数据同步、全量/增量构建、三元组提取、异步任务、节点搜索、文档溯源
- 知识图谱可视化：ECharts 力导向图、类型过滤、节点搜索、布局切换、统计信息
- 主轴型号档案管理：档案 CRUD、完整数据录入、图片上传、搜索筛选、级联删除、统计分析
- 故障诊断记录管理：记录 CRUD、多图上传、关联主轴型号、筛选搜索、多维度统计
- 数据统计：核心指标统计与趋势可视化
应用场景
- 主轴故障诊断知识查询：快速检索振动检测、温度监测、动平衡测试等诊断步骤及相关设备、标准
- 主轴精度与维修标准咨询：查询主轴性能参数、诊断指标、技术标准等专业知识
- 故障案例追溯：通过主轴型号档案和故障诊断记录快速定位案例信息、故障状态
- 专业技术文档管理：上传和管理 CNC 主轴故障诊断相关技术文档、维修手册，自动构建知识图谱
- 设备维护人员培训辅助：通过智能问答快速了解主轴故障诊断领域专业知识
四、项目链接
羊羊小栈-基于GraphRAG的数控车床主轴系统故障诊断系统(Neo4j_大语言模型).zip
链接: https://pan.baidu.com/s/1pMO4XlDBUZBq6hyyFowcaw?pwd=8p84 提取码: 8p84
- 完整系统源码
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