知识图谱构建：将 10 万字游戏剧本转化为 Neo4j 关系图
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前言：当剧本变成“灾难现场”
兄弟们下午好，对于做 RPG、AVG 或者开放世界游戏的团队来说，10 万字的剧本其实只是“入门线”。但随着文本量的膨胀，一个恐怖的问题出现了：逻辑吃书。
- “哎？这个 NPC 不是在第三章就被主角杀了吗？怎么第五章还在酒馆喝酒？”
- “等等，设定里这两个家族是世仇，为什么他们的族长在同一个宴会上谈笑风生？”
靠人脑或者 Excel 表格去记成千上万个 NPC 的关系和状态，几乎是不可能的。 今天教大家一招“降维打击”：利用 LangChain 把剧本读懂，转化成 Neo4j 知识图谱。让计算机像“编译代码”一样，去编译你的剧情，自动揪出逻辑 Bug。
01. 原理拆解：为什么 Excel 救不了你的剧情？
传统的剧情管理是用 Excel 表（关系型数据库思维）：一行一个角色，列是属性。 但剧情的本质是“连接”。
- A 杀了 B。
- B 是 C 的父亲。
- 所以 C 恨 A。
这种复杂的“三角关系”甚至“多度关系”，在图数据库（Graph Database）里只是几个节点（Node）和连线（Relationship）。Neo4j 就是专门干这个的，它能把你的剧本变成一张巨大的、可查询的网。
02. 数据清洗：利用 LangChain 进行实体抽取 (NER)
剧本是“非结构化”的文本，电脑看不懂。我们需要用 AI 把它们变成结构化数据。 这里我们要用到 NLP 里的 NER (命名实体识别) 技术。
LangChain 实战步骤：
-
准备数据：将剧本按章节切分为 TXT 或 JSON。
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设计 Prompt： 我们需要提取**“三元组”**：
(实体A) --[关系]--> (实体B)。prompt_template = """ 你是一个剧情分析师。请从下面的文本中提取实体和关系。 输出格式为 JSON 列表：[{"head": "实体A", "relation": "关系", "tail": "实体B"}]允许的关系类型：[父子, 敌对, 朋友, 杀死, 位于, 拥有]
文本：
{text}
"""
-
运行 Chain： 使用
LangChain调用 GPT-4 或 Claude（逻辑能力强的模型）。from langchain.chains import LLMChain # ... 省略初始化代码 result = chain.run(text="杰克拔出枪，射杀了帮派头目老乔。老乔倒在了废弃工厂的血泊中。") # AI 输出: # [ # {"head": "杰克", "relation": "杀死", "tail": "老乔"}, # {"head": "老乔", "relation": "位于", "tail": "废弃工厂"} # ]
“勇者艾里克位于黑暗森林的边缘。他手中紧握着刚刚获得的‘龙之息’长剑。突然，他的宿敌——死灵法师马尔斯出现了。马尔斯曾杀死了艾里克的导师。虽然他们此刻敌对，但马尔斯其实是艾里克的父亲，这是一个只有马尔斯知道的秘密。
{"head": "艾里克", "relation": "位于", "tail": "黑暗森林"},
{"head": "艾里克", "relation": "拥有", "tail": "‘龙之息’长剑"},
{"head": "艾里克", "relation": "敌对", "tail": "马尔斯"},
{"head": "马尔斯", "relation": "杀死", "tail": "艾里克的导师"},
{"head": "马尔斯", "relation": "父子", "tail": "艾里克"}
]
- 图注：代码运行界面。上方是输入的自然语言剧本段落，下方是 Python 控制台打印出的标准 JSON 数组，清晰地列出了抽取出的关系对。
- 目的：展示“非结构化文本”转“结构化数据”的核心过程。
03. 图谱构建：将三元组写入 Neo4j
拿到了 JSON 数据，接下来就是把它们存进 Neo4j 数据库。
Python 写入脚本：
我们需要使用 neo4j 的官方 Python 驱动。核心逻辑是使用 Cypher 语言（类似 SQL，但是是针对图的）。
-
连接数据库：
from neo4j import GraphDatabase driver = GraphDatabase.driver(uri, auth=(user, password)) -
执行写入 (Merge)： 使用
MERGE关键字（如果存在则不创建，防止重复）。def add_relation(tx, head, relation, tail): query = ( "MERGE (h:Character {name: $head}) " "MERGE (t:Character {name: $tail}) " "MERGE (h)-[r:" + relation + "]->(t)" ) tx.run(query, head=head, tail=tail) -
批量导入： 遍历刚才 LangChain 生成的 JSON 列表，把成千上万条关系一股脑灌进去。
打开 Neo4j Browser，你会看到一张极其壮观的“蜘蛛网”。你可以清楚地看到谁是核心人物（连接线最多），谁是边缘人物。
- 图注：Neo4j Browser 界面。的背景上，数百个彩色的圆球（节点）通过箭头相互连接。选中“主角”节点，周围辐射出几十条关系线，宛如星系图。
- 目的：视觉震撼，体现“上帝视角”看剧情的感觉。
04. 逻辑检测：用 Cypher 语句抓出“死人说话”
这是这套系统最值钱的地方。我们不是为了画图好看，是为了找 Bug。 我们可以写特定的 Cypher 查询语句，来检测逻辑冲突。
场景一：检测“死人复活”
逻辑：如果 A 在第 3 章的状态变为“死亡”，但他却在 >3 章的剧情中出现了“说话”或“行动”的关系。
Cypher 查询语句：
MATCH (c:Character)-[r:DEATH]->(event:Event)
MATCH (c)-[action:SPEAKS_AT]->(later_event:Event)
WHERE later_event.chapter_id > event.chapter_id
RETURN c.name, event.chapter_id, later_event.chapter_id
运行结果：
- Character: "老乔"
- Death Chapter: 3
- Speak Chapter: 5
- Warning: 逻辑冲突！老乔已在第3章死亡，却在第5章说话。
场景二：检测“时空悖论”
逻辑：角色 A 在同一时间段（章节），既位于“诺维格瑞”，又位于“史凯利格”。
MATCH (c:Character)-[:LOCATED_IN]->(loc1:Location)
MATCH (c)-[:LOCATED_IN]->(loc2:Location)
WHERE loc1 <> loc2 AND c.current_chapter = 5
RETURN c.name, loc1.name, loc2.name
总结：给游戏世界装上“逻辑编译器”
通过 LangChain + Neo4j，我们把感性的文学创作，变成了一门严谨的工程科学。这套系统不仅能用来查错，还能用来辅助创作。比如你可以问图谱：“谁和主角有仇，但还没死？”图谱会立刻给你一个名单，这些就是你下一章可以安排的“Boss 候选人”。这就是 AI 时代的剧情策划：左手风花雪月，右手图论算法。
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