目前知识图谱接入仅支持 Neo4j 数据库，后续会支持其他数据库。

​
安装 Neo4j

Neo4j 是一个开源的图数据库，用于存储和查询图数据。
使用 Docker 快速安装和启动 Neo4j： 
docker run -d -p 7474:7474 -p 7687:7687 \
  -e NEO4J_AUTH=neo4j/neo4jneo4j \
  -e NEO4J_PLUGINS='["apoc"]' \
  --name neo4j registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/dockerhub_mirror/neo4j:5.26.2
连接配置信息：
  • 端口 7474：Neo4j 浏览器 Web 界面访问端口
  • 端口 7687：Bolt 协议连接端口（应用程序连接）
  • 默认实例：neo4j
  • 默认用户名：neo4j
  • 默认密码：neo4jneo4j
安装完成后，访问 http://localhost:7474 进入 Neo4j 浏览器界面。

​
配置向量库

2ymlPc 在系统的【向量配置】模块中，点击”新增”按钮来添加 Neo4j 向量存储配置。
1

创建向量配置

进入【向量配置】页面，点击”新增”按钮，选择 Neo4j 向量模式
2

配置连接参数

填写 Neo4j 数据库连接信息：
  • 服务地址：localhost:7687（或您的 Neo4j 服务地址）
  • 用户名：neo4j
  • 密码：neo4jneo4j
  • 数据库名：neo4j
3

设置向量维度

配置向量维度参数，该参数必须与您计划使用的向量模型维度保持一致
向量维度配置关键说明：向量维度设置非常重要，它必须与您后续使用的向量模型输出维度完全匹配。例如：
  • 设置维度为 4096，则需要使用输出维度为 4096 的模型（如 Qwen3-Embedding-8B）
  • 设置维度为 1024，则需要使用输出维度为 1024 的模型（如 bge-m3）
维度不匹配将导致向量存储和检索失败。

​
知识库启用 neo4j

在配置 Neo4j 向量存储后，您需要在知识库中启用 Neo4j 配置。进入知识库管理页面，选择需要配置的知识库。 8LTZ7N
向量模型维度匹配说明：在选择向量模型时，必须确保模型的输出维度与之前在 Neo4j 向量配置中设置的维度完全一致：
  • 如果在 Neo4j 配置中设置维度为 4096，则只能选择输出维度为 4096 的向量模型（如 Qwen3-Embedding-8B）
  • 如果在 Neo4j 配置中设置维度为 1024，则只能选择输出维度为 1024 的向量模型（如 bge-m3、bge-large-zh-v1.5）
维度不匹配将导致向量存储失败，系统无法正常工作。
1

选择知识库

在知识库列表中找到需要配置的知识库，点击进入详情页面
2

启用 Neo4j 向量存储

在知识库配置中找到向量存储选项，选择之前创建的 Neo4j 向量配置
3

选择匹配的向量模型

根据 Neo4j 配置中设置的向量维度，选择对应维度的向量模型：
  • 4096 维度：选择 Qwen3-Embedding-8B 等 4096 维模型
  • 1024 维度：选择 bge-m3、bge-large-zh-v1.5 等 1024 维模型
4

保存配置

确认配置无误后，保存知识库设置

​
图谱查看

使用 Neo4j 知识图谱存储的知识库，会自动为文档生成切片关系图谱。系统将文档内容解析为不同的知识切片，并建立它们之间的关联关系，形成直观的知识图谱结构。 当前版本的关系图主要体现文档切片与整篇文档之间的层级关系，后续版本将支持更丰富的语义关系识别。 MGYCTb