Class AdvancedGraphRAGSystem

main.py:33–420

图RAG系统 核心特性： 1. 智能路由：自动选择最适合的检索策略 2. 双引擎检索：传统混合检索 + 图RAG检索 3. 图结构推理：多跳遍历、子图提取、关系推理 4. 查询复杂度分析：深度理解用户意图 5. 自适应学习：基于反馈优化系统性能

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class AdvancedGraphRAGSystem:
    """
    图RAG系统
    
    核心特性：
    1. 智能路由：自动选择最适合的检索策略
    2. 双引擎检索：传统混合检索 + 图RAG检索
    3. 图结构推理：多跳遍历、子图提取、关系推理
    4. 查询复杂度分析：深度理解用户意图
    5. 自适应学习：基于反馈优化系统性能
    """
    
    def __init__(self, config: Optional[GraphRAGConfig] = None):
        self.config = config or DEFAULT_CONFIG
        
        # 核心模块
        self.data_module = None
        self.index_module = None
        self.generation_module = None
        
        # 检索引擎
        self.traditional_retrieval = None
        self.graph_rag_retrieval = None
        self.query_router = None
        
        # 系统状态
        self.system_ready = False
        
    def initialize_system(self):
        """初始化高级图RAG系统"""
        logger.info("启动高级图RAG系统...")
        
        try:
            # 1. 数据准备模块
            print("初始化数据准备模块...")
            self.data_module = GraphDataPreparationModule(
                uri=self.config.neo4j_uri,
                user=self.config.neo4j_user,
                password=self.config.neo4j_password,
                database=self.config.neo4j_database
            )
            
            # 2. 向量索引模块
            print("初始化Milvus向量索引...")
            self.index_module = MilvusIndexConstructionModule(
                host=self.config.milvus_host,
                port=self.config.milvus_port,
                collection_name=self.config.milvus_collection_name,
                dimension=self.config.milvus_dimension,
                model_name=self.config.embedding_model
            )
            
            # 3. 生成模块
            print("初始化生成模块...")
            self.generation_module = GenerationIntegrationModule(
                model_name=self.config.llm_model,
                temperature=self.config.temperature,
                max_tokens=self.config.max_tokens