基于大语言模型和图算法语料库的时政分析助手-Anubis
2025-09-03 17:21:45
行业：人工智能、大数据
载体：Windows应用、安卓APP
技术：Rust、Tokio、Flutter、Neo4j
业务背景
当前时政信息体量庞大、来源繁杂，充斥着噪声与偏见。公众、研究人员和政策制定者亟需一款能穿透信息迷雾、深度挖掘事件关联与发展脉络的智能工具。Anubis 旨在利用前沿AI技术，从海量信息中构建知识图谱，提供客观、结构化、具有深度洞察的时政分析，辅助用户理解复杂国际局势。
功能介绍
Anubis 是一款强大的时政分析助手，核心功能包括：
智能信息聚合与清洗：自动从全球主流新闻媒体、政府公报和智库报告中爬取、清洗和摘要时政新闻，形成结构化语料库。
深度语义分析与事件抽取：利用大语言模型（LLM）精准识别文本中的实体（人物、组织、地点）、关键词、情感倾向和核心事件，并抽取出事件的主谓宾结构。
动态知识图谱构建：基于Neo4j图数据库，将抽取出的实体和事件构建成可视化的知识图谱，清晰展示实体间的复杂关系（如合作、对抗、隶属）和事件的演化路径。
智能问答与溯源分析：用户可通过自然语言提问（如“A国与B国近期的经贸关系如何？”），系统将基于图谱和语料库生成综合报告，并提供观点溯源，增强结论的可信度。
多终端可视化呈现：通过Flutter开发的跨平台应用，为用户提供直观的时间线、关系图谱和综合分析报告，支持实时交互探索。
智能信息聚合与清洗：自动从全球主流新闻媒体、政府公报和智库报告中爬取、清洗和摘要时政新闻，形成结构化语料库。
深度语义分析与事件抽取：利用大语言模型（LLM）精准识别文本中的实体（人物、组织、地点）、关键词、情感倾向和核心事件，并抽取出事件的主谓宾结构。
动态知识图谱构建：基于Neo4j图数据库，将抽取出的实体和事件构建成可视化的知识图谱，清晰展示实体间的复杂关系（如合作、对抗、隶属）和事件的演化路径。
智能问答与溯源分析：用户可通过自然语言提问（如“A国与B国近期的经贸关系如何？”），系统将基于图谱和语料库生成综合报告，并提供观点溯源，增强结论的可信度。
多终端可视化呈现：通过Flutter开发的跨平台应用，为用户提供直观的时间线、关系图谱和综合分析报告，支持实时交互探索。
项目实现
项目由我本人全栈开发、维护，后端采用Rust编写高性能数据管道（Serde, Tokio, Reqwest）进行数据采集与处理，确保并发与效率。使用Python LightRAG, FastAPI构建灵活的应用层API，Ollama 协调调用LLM与图算法。Neo4j存储关系数据，MongoDB存储原始文档与向量嵌入。Flutter前端负责最终的数据可视化与交互。
示例图片视频
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1. 存档与加载系统 (Save & Load System)
该系统允许用户将当前舞台的所有布景状态保存为一个独立的项目文件。保存内容包括但不限于：每一个虚拟物体的精确三维坐标、旋转角度、缩放比例、材质属性、动画关键帧、灯光参数（强度、颜色、色温）、摄像机机位参数以及所有特殊效果（如粒子、雾效）的设置状态。
解决了创作过程不可逆的难题。导演或舞美师可以在任何一个满意的布景节点进行存档，便于后续进行不同版本的比对，或是在尝试大胆修改后能快速回溯到之前的稳定状态。
应用场景： 版本管理、方案A/B测试、长期项目的断点续作、将常用布景（如标准演唱会舞台框架）存为模板以供新项目快速调用。
2. 重做与撤销系统 (Redo & Undo System)
为用户提供多步（如最多100步）的撤销（Undo）和重做（Redo）操作能力。该系统会实时记录用户对舞台进行的每一个原子操作，例如“添加了一个立方体”、“删除了左侧灯光”、“将屏幕材质由金属改为玻璃”等。
解决痛点： 极大提升了创作流程的容错率和探索效率。用户无需因为一个微小的误操作（如不小心移动了关键道具）而手动调整恢复，可以大胆尝试各种设计可能性
应用场景： 精细调整舞台物件位置时；尝试不同材质组合时；对一系列复杂操作后的结果不满意，需要分步回退时。
3. 热更新系统 (Hot-Reload System)
资源热更新： 当3D模型、材质贴图、Shader着色器或视频素材文件在外部软件中被修改并保存后，系统能自动检测并立即在舞台现场同步更新，所见即所得。
逻辑热更新： （高级功能）对于通过可视化脚本或简单代码定义的交互逻辑（如“当演员走到A点，触发灯光变色”），可以在不断开硬件设备连接的情况下，重新加载并应用修改后的逻辑。
解决痛点： 打破了“修改-编译-重启-验证”的传统漫长循环，将迭代周期从分钟级缩短至秒级，极大提升了内容创作和技术调试的效率。
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