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系列导读

你现在看到的是《从零搭建Neo4j图谱问答系统：实战指南与工程踩坑录》的第3/10篇，当前这篇会重点解决：聚焦数据侧，解决从原始文本到结构化图谱的核心难题。

上一篇回顾：第 2 篇《Neo4j实战入门：从安装到Cypher查询，以及千万级数据建模踩坑》主要聚焦 聚焦Neo4j实操，帮读者快速上手并避开数据建模的常见深坑。 下一篇预告：第 4 篇《自然语言到Cypher：基于LLM的查询转换引擎实现》会继续展开 核心转化引擎，教会读者如何让大模型准确写出Cypher。

全系列安排

1. 先想清楚再动手：Neo4j图谱问答系统架构设计与技术选型
2. Neo4j实战入门：从安装到Cypher查询，以及千万级数据建模踩坑
3. 知识图谱构建实战：从多源非结构化数据抽取实体与关系（本文）
4. 自然语言到Cypher：基于LLM的查询转换引擎实现
5. 实体链接与意图识别：让问答系统理解用户真正想问什么
6. 答案生成与多轮对话：将Cypher结果转化为自然语言回复
7. 系统集成与API设计：用FastAPI封装Neo4j问答后端
8. 前端交互与可视化：用React搭建图谱问答对话界面
9. 性能优化与高并发：Neo4j查询、LLM推理、全链路压测实战
10. 生产部署与监控告警：Docker+K8s部署Neo4j问答系统

导语：当数据还是一片“混沌”

在上一篇《Neo4j实战入门》中，我们把Neo4j装好、把Cypher练熟、把数据模型建得尽量不踩坑。但有个问题