传统RAG和知识图谱结合起来查询语句如何构建

Question

我现在在dify上正在搭建一个Graph RAG,我现在的问题是如何在不超过dify的这个1MB数据的限制，可以将我所查询的多个实体和意图去进行动态的N跳查询，因为我前面的意图识别，里面会根据用户的问题和知识库查询呢，网络搜索查询，将这三个内容一起给到模型，让模型去做意图识别，意图识别后要开始构建查询语句，构建查询语句的要求是：保证的每一跳的查询都是最全面的，就是某个实体所对应的关系有几十个，那么这个几十个就得群不查询出来，希望各位可以看一下我得代码，帮我修改一下我得代码，可以让我在查询的时候，多跳还能满足所查询到的数据还是最全面的
然后我的代码是：

```python
import json
import re

def main(arg1: str) -> dict:
    # ===================== 0. 基础校验（保留兼容解析，无写死） =====================
    if not arg1 or arg1.strip() in ["", "null", "{}", "[]"]:
        return {"status": "fail", "error": "输入为空或非法JSON", "http_body": ""}

    model_output = None
    try:
        # 双格式兼容解析（嵌套JSON + 直接JSON，无写死配置）
        outer_data = json.loads(arg1)
        text_content = outer_data.get("text", "").strip()
        if text_content:
            model_output = json.loads(text_content)
        else:
            model_output = outer_data
    except json.JSONDecodeError as e:
        try:
            model_output = json.loads(arg1)
        except json.JSONDecodeError as e2:
            return {"status": "fail", "error": f"JSON解析失败: {str(e2)}", "http_body": ""}

    if not isinstance(model_output, dict):
        return {"status": "fail", "error": "意图识别JSON不是合法字典类型", "http_body": ""}

    # ===================== 1. 完全动态实体提取（无写死，自动覆盖所有厂商） =====================
    entity_dict = model_output.get("entity", {})
    if not isinstance(entity_dict, dict):
        return {"status": "fail", "error": "entity字段不是合法字典类型", "http_body": ""}

    # 步骤1：全量提取所有实体（主实体+所有别名，动态无遗漏）
    # 无需手动补充，自动提取entity中所有key和value
    all_entities = []
    for main_entity, aliases in entity_dict.items():
        # 动态提取主实体（无论是什么厂商，都自动加入）
        if isinstance(main_entity, str):
            main_entity_clean = main_entity.strip()
            if main_entity_clean:
                all_entities.append(main_entity_clean)
        # 动态提取所有别名（无论别名形态，都自动加入）
        if isinstance(aliases, list):
            for alias in aliases:
                if isinstance(alias, str):
                    alias_clean = alias.strip()
                    if alias_clean:
                        all_entities.append(alias_clean)
        elif isinstance(aliases, str):
            alias_clean = aliases.strip()
            if alias_clean:
                all_entities.append(alias_clean)

    # 去重+过滤空字符串（动态去重，无需人工干预）
    all_entity_keys = list(set([e for e in all_entities if e]))
    if not all_entity_keys:
        return {"status": "fail", "error": "无实体可查询", "http_body": ""}

    # ------------ 动态生成厂商关键词（仅保留通用后缀，无任何专属词汇） ------------
    # 只保留通用工商后缀，适配所有带后缀的厂商（正帆科技、兄弟电子、XXX企业等）
    # 无需添加"正帆""兄弟"，带"科技""电子"后缀即被自动匹配
    COMMON_MANUFACTURER_SUFFIXES = {
        "公司", "企业", "厂商", "集团", "股份", "有限", "实业", "科技", 
        "电子", "流体", "石英", "应材", "机械", "设备", "精密", "化工"
    }
    # 动态识别品牌型厂商（纯英文/字母数字/连字符组成，无通用后缀）
    BRAND_PATTERN = re.compile(r"^[A-Za-z0-9\-\.]+$")
    dynamic_brand_keywords = set()

    for entity in all_entity_keys:
        # 动态匹配品牌形态，自动加入厂商关键词（无需预设Swagelok、Parker等）
        if BRAND_PATTERN.match(entity):
            dynamic_brand_keywords.add(entity)
            dynamic_brand_keywords.add(entity.lower())

    # 动态厂商关键词 = 通用后缀 + 自动识别的品牌词
    dynamic_manufacturer_keywords = COMMON_MANUFACTURER_SUFFIXES.union(dynamic_brand_keywords)

    # ------------ 动态生成业务关键词（完全基于实体特征，无写死） ------------
    # 动态筛选非厂商实体（无通用厂商后缀+非品牌形态），作为业务实体
    business_entities = []
    for entity in all_entity_keys:
        has_common_manufacturer_suffix = any(suffix in entity for suffix in COMMON_MANUFACTURER_SUFFIXES)
        is_brand_entity = BRAND_PATTERN.match(entity)
        # 非厂商实体 = 无通用后缀 + 非品牌形态，动态纳入业务实体
        if not has_common_manufacturer_suffix and not is_brand_entity:
            business_entities.append(entity)

    # 动态提取业务关键词（保留所有有效字符，无静态配置）
    dynamic_business_keywords = set()
    for business_entity in business_entities:
        # 仅清理非法文件字符，保留所有有效业务字符（动态兼容任意业务实体）
        entity_clean = re.sub(r"[\\/:*?\"<>|]", "", business_entity)
        if len(entity_clean) >= 1:
            dynamic_business_keywords.add(entity_clean)
            dynamic_business_keywords.add(entity_clean.lower())
            # 动态提取子串（基于实体长度，无需预设）
            if len(entity_clean) > 2:
                for i in range(len(entity_clean) - 1):
                    bi_word = entity_clean[i:i+2]
                    dynamic_business_keywords.add(bi_word)
                    dynamic_business_keywords.add(bi_word.lower())
            if len(entity_clean) > 3:
                for i in range(len(entity_clean) - 2):
                    tri_word = entity_clean[i:i+3]
                    dynamic_business_keywords.add(tri_word)
                    dynamic_business_keywords.add(tri_word.lower())

    # ------------ 动态筛选核心实体（完全基于通用规则，无写死） ------------
    core_entities = []
    for entity in all_entity_keys:
        entity_lower = entity.lower()
        # 动态匹配厂商实体：通用后缀 或 品牌形态（自动识别正帆科技、兄弟电子等）
        has_manufacturer_keyword = any(
            kw.lower() in entity_lower or entity_lower in kw.lower()
            for kw in dynamic_manufacturer_keywords
        )
        # 动态匹配业务实体：无厂商特征，自动匹配业务关键词
        has_business_keyword = any(
            kw.lower() in entity_lower or entity_lower in kw.lower()
            for kw in dynamic_business_keywords
        )
        # 兜底：所有非空实体都纳入核心（彻底避免漏提，完全动态）
        if has_manufacturer_keyword or has_business_keyword or len(entity.strip()) >= 1:
            core_entities.append(entity)

    # 动态去重（无需人工干预）
    core_entities = list(set(core_entities))

    # ------------ 非核心实体（动态放宽限制，无写死配置） ------------
    non_core_entities = [entity for entity in all_entity_keys if entity not in core_entities]
    non_core_entities_limit = 50  # 通用限制，适配所有实体数量
    non_core_entities_filtered = non_core_entities[:non_core_entities_limit]

    # 最终查询实体（动态组合，无任何写死实体）
    final_entities = core_entities + non_core_entities_filtered
    final_entities_set = set(final_entities)
    max_entity_num = 50  # 通用数量限制，可按需调整，无需针对特定实体修改
    final_entities_list = list(final_entities_set)[:max_entity_num]
    final_entities_set = set(final_entities_list)

    # ===================== 2. 关系逻辑（通用配置，无写死） =====================
    # 关系映射为通用配置，贴合intent的3类实体类型，无需针对特定厂商修改
    RELATIONS_MAP = {
        这个地方放着的全是已知的关系
    }
    allowed_relations = list(set(RELATIONS_MAP.values()))
    
    hop = 2  # 通用跳数配置
    total_limit = 600  # 通用结果限制

    # ===================== 3. Cypher查询（通用逻辑，无写死实体匹配） =====================
    def build_union_query(entity_set, param_name, limit, hop_num):
        if not entity_set:
            return ""
        param_full_name = f"{param_name}_lower"
        query_clause = f"""
MATCH (start_node)
WHERE (
  ANY(ent IN ${param_full_name} WHERE LOWER(TRIM(start_node.name)) CONTAINS ent)
  OR ANY(ent IN ${param_full_name} WHERE ent CONTAINS LOWER(TRIM(start_node.name)))
)
  AND start_node.name IS NOT NULL
  AND TRIM(start_node.name) <> ''
WITH DISTINCT start_node

OPTIONAL MATCH path = (start_node)-[r*1..{hop_num}]->(related_node)
WHERE ALL(rel IN r WHERE TYPE(rel) IN $allowed_relations)
  AND related_node.name IS NOT NULL
  AND TRIM(related_node.name) <> ''
  AND size(nodes(path)) > 0

WITH DISTINCT start_node, related_node,
     nodes(path) AS path_nodes, 
     relationships(path) AS path_rels

LIMIT {limit if limit > 0 else 600}

RETURN
  start_node.name AS start_node_name,
  [node IN path_nodes | elementId(node)] AS node_ids,
  [node IN path_nodes | labels(node)] AS node_labels,
  [node IN path_nodes | node.name] AS node_names,
  [rel IN path_rels | TYPE(rel)] AS relations
"""
        return query_clause

    # 构建查询（动态传入实体集合，无写死）
    full_query = build_union_query(
        entity_set=final_entities_set,
        param_name="all_entities",
        limit=total_limit,
        hop_num=hop
    )

    if not full_query.strip():
        return {"status": "fail", "error": "无法构建有效联合查询语句", "http_body": ""}

    # 构建参数（动态生成，无写死）
    parameters = {
        "allowed_relations": allowed_relations,
        "all_entities_lower": [e.strip().lower() for e in final_entities_set]
    }

    # 构建statement
    statement = {
        "statement": full_query,
        "parameters": parameters,
        "resultDataContents": ["rest"],
        "includeStats": False
    }

    http_body_data = {"statements": [statement]}

    return {
        "status": "success",
        "error": "",
        "http_body": json.dumps(http_body_data, ensure_ascii=False, indent=2)
    }

```

Answer 1

上午好☀️☀️☀️️
本答案参考通义千问

你目前的代码逻辑主要集中在意图识别后的实体提取和关键词生成，但尚未涉及如何将这些实体与知识图谱（Knowledge Graph）结合进行多跳查询。你的核心需求是：

• 在Dify平台上构建 Graph RAG；
• 保证每一步查询都尽可能全面（即每个实体的所有关系都要被检索出来）；
• 避免超过1MB的数据限制；
• 实现动态、多跳查询。

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✅ 解决方案概述

为实现你的目标，我们需对现有代码进行以下改进：

一、明确查询语句的构建逻辑

你需要一个多跳查询构建器，能够根据实体、意图和知识图谱的关系结构，递归地构建多跳查询语句，确保每一步都能获取到最全面的数据。

二、优化数据传输方式

由于Dify有1MB限制，不能直接传递大量数据，所以应采用分步查询 + 拼接结果的方式。

三、使用图数据库查询语言（如Cypher）

如果你的知识图谱是基于Neo4j等图数据库，可以使用Cypher语言来构建多跳查询。

---

🔧 具体步骤详解

1. 构建多跳查询语句的核心逻辑

📌 核心思路：

• 从主实体开始，通过关系遍历到其他节点（即“跳”）；
• 每次跳转时，获取所有可能的关系和子实体；
• 将这些信息拼接成完整的查询语句（例如Cypher）；
• 通过多次查询逐步扩展知识图谱的范围。

📌 示例：假设你想查询某个实体的所有相关实体（最多3跳）

def build_graph_query(entities, max_jumps=3):
    queries = []
    for entity in entities:
        query = f" MATCH (n:{entity})"
        for i in range(1, max_jumps + 1):
            query += f" -[:RELATION*{i}] -> (m)"
        queries.append(query)
    return " UNION ".join(queries)

注意： 此处仅是示例逻辑，实际中需要考虑实体类型、关系类型、过滤条件等。

---

2. 动态构建多跳查询语句的完整函数（修改后）

以下是针对你原始代码的优化版本，新增了多跳查询构建功能：

import json
import re

def main(arg1: str) -> dict:
    # ===================== 0. 基础校验 =====================
    if not arg1 or arg1.strip() in ["", "null", "{}", "[]"]:
        return {"status": "fail", "error": "输入为空或非法JSON", "http_body": ""}

    model_output = None
    try:
        outer_data = json.loads(arg1)
        text_content = outer_data.get("text", "").strip()
        if text_content:
            model_output = json.loads(text_content)
        else:
            model_output = outer_data
    except json.JSONDecodeError as e:
        try:
            model_output = json.loads(arg1)
        except json.JSONDecodeError as e2:
            return {"status": "fail", "error": f"JSON解析失败: {str(e2)}", "http_body": ""}

    if not isinstance(model_output, dict):
        return {"status": "fail", "error": "意图识别JSON不是合法字典类型", "http_body": ""}

    # ===================== 1. 动态实体提取 =====================
    entity_dict = model_output.get("entity", {})
    if not isinstance(entity_dict, dict):
        return {"status": "fail", "error": "entity字段不是合法字典类型", "http_body": ""}

    all_entities = []
    for main_entity, aliases in entity_dict.items():
        if isinstance(main_entity, str):
            all_entities.append(main_entity.strip())
        if isinstance(aliases, list):
            for alias in aliases:
                if isinstance(alias, str):
                    all_entities.append(alias.strip())
        elif isinstance(aliases, str):
            all_entities.append(aliases.strip())

    all_entity_keys = list(set([e for e in all_entities if e]))
    if not all_entity_keys:
        return {"status": "fail", "error": "无实体可查询", "http_body": ""}

    # ===================== 2. 构建多跳查询语句 =====================
    def build_multi_hop_query(entities, max_jumps=3):
        queries = []
        for entity in entities:
            query = f"MATCH (n:{entity})"
            for i in range(1, max_jumps + 1):
                query += f" -[:RELATION*{i}] -> (m)"
            queries.append(query)
        return "UNION ".join(queries)

    # 调用函数，生成多跳查询语句
    multi_hop_query = build_multi_hop_query(all_entity_keys, max_jumps=3)

    # ===================== 3. 返回结果 =====================
    return {
        "status": "success",
        "query": multi_hop_query,
        "entities": all_entity_keys,
        "http_body": ""
    }

---

✅ 修改说明

| 修改部分 | 说明 | |---------|------| | 新增 build_multi_hop_query 函数 | 用于动态构建多跳查询语句 | | 使用 MATCH (n:entity) 和 [:RELATION*{i}] | 表示从当前实体出发，最多跳i步 | | 使用 UNION 合并多个实体的查询 | 确保所有实体都被覆盖 | | 支持设置最大跳跃次数（默认3跳） | 可根据需求调整 |

---

📝 注意事项

1. 图数据库支持：此方法适用于Neo4j等支持Cypher语法的图数据库。
2. 性能优化：如果跳数过多，可能会导致查询变慢，建议控制在3~5跳以内。
3. 数据限制：Dify有1MB限制，建议每次只返回少量关键结果，避免超出限制。
4. 关系过滤：可以根据业务需求添加关系类型过滤，如 WHERE type(r) IN ['related_to', 'belongs_to']。

---

🧠 总结

要实现你的目标，关键是：

1. 动态提取实体和别名；
2. 构建多跳查询语句；
3. 分步查询 + 拼接结果；
4. 控制查询规模以适应Dify限制。

如果你能提供更具体的图数据库结构（比如实体标签、关系类型），我可以进一步优化查询语句。