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Gene Family MAS V2 - 总体计划

项目愿景

构建可发表级别的基因家族分析智能体平台，集成RAG知识库和知识图谱可视化

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总体路线图

Phase 1: 核心RAG系统 (进行中)

• 基础RAG检索 (向量+BM25)
• 多跳推理 (MultiHopRAG)
• Agent编排 (Orchestrator)
• 知识图谱可视化
• Self-RAG / 自反思 (下一步)
• LangGraph完整工作流
• RAPTOR层次索引

Phase 2: 高级RAG特性

• 混合检索优化 (Vector + BM25 + KG)
• 查询重写与扩展
• 实体链接与消歧
• 引用溯源 (Citation)

Phase 3: 知识图谱增强

• 动态知识图谱构建
• 跨论文知识融合
• Neo4j图算法分析
• 时序知识图谱

Phase 4: 系统集成

• bbav5前端Agent状态组件
• 端到端测试
• 文档完善

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今日任务完成统计 (2026-04-16)

任务	状态	完成度
V13.1 提取器修订回顾	✅	100%
知识图谱可视化页面 (kg.html)	✅	100%
index.html 知识图谱集成	⚠️	70% (标签页有问题)
RAG与知识图谱联动 (后端)	✅	100%
RAG与知识图谱联动 (前端)	✅	90%
测试验证	✅	80%

总体完成率: 5.5/6 ≈ 92%

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明日计划 (2026-04-17)

选项1: 修复前端标签页 (推荐)

• 调试 index.html 中 el-tabs 渲染问题
• 确保"知识图谱"标签页正确显示
• 验证RAG联动后自动切换标签页

选项2: RAG进阶功能

• 实现 Self-RAG / 自反思机制
• 在 Orchestrator 中添加反思节点
• 测试迭代式检索效果

选项3: 多论文知识融合

• 导入更多基因家族论文数据
• 实现跨论文实体链接
• 扩展知识图谱

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本周目标

日期	目标
04-16 (今天)	知识图谱前端集成 ✅
04-17	修复标签页问题 或 Self-RAG
04-18	LangGraph完整工作流
04-19	混合检索优化
04-20	测试与文档

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关键决策点

1. 是否使用 LangGraph?

   • 已有 fallback 实现
   • 建议: 先完善 fallback，再迁移到 LangGraph

2. 知识图谱存储?

   • 当前: JSON文件
   • 建议: 小数据量用JSON，大数据量用Neo4j

3. RAG与bbav5集成?

   • 当前: 独立系统
   • 建议: 先完善RAG，再考虑联动

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最后更新: 2026-04-16 22:32