一、项目演示视频
项目简介
本项目是一个面向法律案件评判领域的智能问答系统，采用前后端分离架构，集成 GraphRAG（图检索增强生成）技术。系统通过 Neo4j 构建案件、当事人、法条、法院、证据、争议焦点等实体的知识图谱，结合大语言模型实现精准的知识检索与自然语言问答，并支持文档管理、案件档案、评判记录、法条库管理及知识图谱可视化等功能，为法律案件分析、检索与辅助评判提供智能化知识服务。
二、技术栈
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前端技术栈 (web-vue)
核心框架: Vue 3.5 + TypeScript 5.7
UI组件库: Element Plus 2.9
数据可视化: ECharts 5.6
状态管理: Pinia
路由管理: Vue Router 4
构建工具: Vite 6.1
HTTP客户端: Axios
Markdown渲染: Marked
样式: SCSS
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后端技术栈 (web-flask)
核心框架: Flask (Python)
数据库: SQLite 3
图数据库: Neo4j 5.28
大语言模型: 通义千问 API (qwen3.6-plus 文本模型 + qwen3-vl-flash 多模态模型)
依赖库: Flask-CORS + PyJWT + python-docx + pdfplumber + openpyxl + neo4j-driver
三、功能模块
核心创新点
- 知识图谱驱动：使用 Neo4j 构建法律案件评判领域复杂实体关系网络（17种实体类型、25种关系类型）
- GraphRAG 技术：四路并行检索（知识图谱 Top-7 + 案件档案 Top-5 + 评判记录 Top-5 + 法条库 Top-5），结合图谱提升问答准确性与可解释性
- 智能三元组提取：使用 LLM 从法律文档中自动提取<头实体, 关系, 尾实体>三元组，多线程并发加速
- 多模态问答：支持上传案件相关图片进行识别和问答（qwen3-vl-flash 模型）
- 知识图谱可视化：ECharts 力导向图交互展示，支持节点/关系类型过滤、1-3跳邻居搜索
- 异步图谱构建：支持全量重建与增量构建，任务异步执行并实时查询进度
- 文档溯源：每个知识三元组关联源文档 ID，支持知识追溯
- 案件全链路管理：案件档案、评判记录与法条库一体化管理，支持多图上传与多维度统计
核心功能模块
- 用户管理：注册登录、分权管理、个人信息与头像管理
- 文档管理：多格式上传、目录管理、AI 摘要、MD5 去重
- 智能问答与会话：GraphRAG 四路检索、多轮对话、多模态问答、Word 导出
- 知识图谱管理：增量/全量构建、三元组提取、节点搜索、文档溯源
- 知识图谱可视化：力导向图、类型过滤、邻居搜索、布局切换
- 案件档案管理：案件 CRUD、多图上传、搜索筛选、统计分析
- 评判记录管理：评判 CRUD、关联案件、多图上传、多维度统计
- 法条库管理：法条 CRUD、领域分类、问答联动匹配
- 数据统计：用户、文档、会话、问答、案件、评判、法条等核心指标
应用场景
- 法律条文与案件关联查询：快速检索特定法条对应的适用情形与相关案件
- 案件事实与评判结论咨询：查询类似案件的事实认定、裁判要点与评判结论
- 合同纠纷与违约责任分析：检索违约金认定、合同履行等相关知识
- 刑事量刑标准查询：检索盗窃罪、诈骗罪等罪名的数额标准与量刑档次
- 证据规则与诉讼程序咨询：查询电子证据认定、诉讼时效、管辖等程序性问题
- 法律知识文档管理：上传和管理法律领域技术文档，自动构建知识图谱
四、项目链接
羊羊小栈-基于GraphRAG的法律案件评判系统(Neo4j_大语言模型).zip
链接: https://pan.baidu.com/s/1nwePNE6XyfVvy9QpBlxDug?pwd=eiuv 提取码: eiuv
- 完整系统源码
(1)前端源码(web-vue)
(2)后端和算法端源码(web-flask) - 项目启动教程
(1)环境安装教程(视频+文档)
(2)系统启动教程(视频+文档) - 项目文档
(1)系统介绍文档
(2)数据库开发文档
(3)API 接口文档
(4)系统使用注意事项 - 系统PPT
(1)系统架构图
(2)数据流图
(3)逻辑时序图
(4)功能模块概要图、功能模块图
(5)GraphRAG 检索模块流程图
(6)知识图谱构建流程图
(7)数据库ER图