MiroFish/backend

MiroFish Backend

社会舆论模拟系统后端服务，基于Flask框架。

项目结构

backend/
├── app/
│   ├── __init__.py          # Flask应用工厂
│   ├── config.py             # 配置管理
│   ├── api/                  # API路由
│   │   ├── __init__.py
│   │   └── graph.py          # 图谱相关接口
│   ├── services/             # 业务逻辑层
│   │   ├── ontology_generator.py  # 本体生成服务
│   │   ├── graph_builder.py       # 图谱构建服务
│   │   └── text_processor.py      # 文本处理服务
│   ├── models/               # 数据模型
│   │   ├── task.py           # 任务状态管理
│   │   └── project.py        # 项目上下文管理
│   └── utils/                # 工具模块
│       ├── file_parser.py    # 文件解析
│       └── llm_client.py     # LLM客户端
├── requirements.txt
└── run.py                    # 启动入口

安装

conda activate MiroFish
cd backend
pip install -r requirements.txt

配置

在项目根目录 MiroFish/.env 中配置：

# LLM配置
LLM_API_KEY=your-llm-api-key
LLM_BASE_URL=https://openrouter.ai/api/v1
LLM_MODEL_NAME=gpt-4o-mini

# Zep配置
ZEP_API_KEY=your-zep-api-key

启动服务

python run.py

服务默认运行在 http://localhost:5000

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API接口

核心工作流程

1. 上传文件 + 生成本体（接口1）
   POST /api/graph/ontology/generate
   → 自动创建项目，返回 project_id
   
2. 构建图谱（接口2）
   POST /api/graph/build
   → 传入 project_id
   → 返回 task_id
   
3. 查询任务进度
   GET /api/graph/task/{task_id}
   
4. 获取图谱数据
   GET /api/graph/data/{graph_id}

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接口1：生成本体定义

POST /api/graph/ontology/generate

上传文档，分析生成适合社会模拟的实体和关系类型定义。

请求（form-data）：

字段	类型	必填	说明
files	File	✅	PDF/MD/TXT文件，可多个
simulation_requirement	Text	✅	模拟需求描述
project_name	Text	❌	项目名称
additional_context	Text	❌	额外说明

响应示例：

{
    "success": true,
    "data": {
        "project_id": "proj_abc123def456",
        "project_name": "武汉大学舆情分析",
        "ontology": {
            "entity_types": [
                {
                    "name": "Person",
                    "description": "Individuals who can express opinions",
                    "attributes": [...]
                }
            ],
            "edge_types": [
                {
                    "name": "AFFILIATED_WITH",
                    "description": "Indicates affiliation",
                    "source_targets": [...]
                }
            ]
        },
        "analysis_summary": "分析说明...",
        "files": [
            {"filename": "报告.pdf", "size": 123456}
        ],
        "total_text_length": 20833
    }
}

---

接口2：构建图谱

POST /api/graph/build

根据 project_id 构建Zep知识图谱（异步任务）。

请求（JSON）：

{
    "project_id": "proj_abc123def456",
    "graph_name": "图谱名称",
    "chunk_size": 500,
    "chunk_overlap": 50
}

字段	类型	必填	说明
project_id	string	✅	来自接口1的返回
graph_name	string	❌	图谱名称
chunk_size	int	❌	文本块大小，默认500
chunk_overlap	int	❌	块重叠字符，默认50

响应：

{
    "success": true,
    "data": {
        "project_id": "proj_abc123def456",
        "task_id": "task_xyz789",
        "message": "图谱构建任务已启动"
    }
}

---

任务状态查询

GET /api/graph/task/{task_id}

{
    "success": true,
    "data": {
        "task_id": "task_xyz789",
        "status": "processing",
        "progress": 45,
        "message": "添加文本块 (15/30)...",
        "result": null
    }
}

状态值：

• pending - 等待中
• processing - 处理中
• completed - 已完成
• failed - 失败

---

项目管理接口

方法	路径	说明
GET	/api/graph/project/{project_id}	获取项目详情
GET	/api/graph/project/list	列出所有项目
DELETE	/api/graph/project/{project_id}	删除项目

---

图谱数据接口

方法	路径	说明
GET	/api/graph/data/{graph_id}	获取图谱节点和边
DELETE	/api/graph/delete/{graph_id}	删除Zep图谱

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实体设计原则

本系统专为社会舆论模拟设计，实体必须是：

✅ 可以是：

• 具体的个人（有名有姓）
• 注册的公司、组织、机构
• 媒体机构
• 政府部门

❌ 不可以是：

• 抽象概念（如"技术"、"创新"）
• 情绪、观点、趋势
• 泛指的群体（如"用户"、"消费者"）

这是因为后续需要模拟各实体对舆论的反应和传播，抽象概念无法参与这种模拟。

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项目状态流转

created → ontology_generated → graph_building → graph_completed
                                     ↓
                                  failed