feat(kg): add dual-mode knowledge graph support

.env.example

@@ -5,10 +5,28 @@ LLM_API_KEY=your_api_key_here
 LLM_BASE_URL=https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
 LLM_MODEL_NAME=qwen-plus
 
-# ===== ZEP记忆图谱配置 =====
+# 嵌入模型配置（用于 Graphiti local 模式，可独立配置）
+# 如果不配置，则默认使用 LLM 的 API
+# EMBEDDING_API_KEY=your_embedding_api_key  # 可选
+# EMBEDDING_BASE_URL=your_embedding_base_url  # 可选
+# EMBEDDING_MODEL=text-embedding-3-small
+# EMBEDDING_DIM=1536
+
+# ===== 知识图谱配置 =====
+# 模式选择: "cloud" (Zep Cloud) 或 "local" (Graphiti + Neo4j)
+KNOWLEDGE_GRAPH_MODE=cloud
+
+# Zep Cloud 配置 (KNOWLEDGE_GRAPH_MODE=cloud 时需要)
 # 每月免费额度即可支撑简单使用：https://app.getzep.com/
 ZEP_API_KEY=your_zep_api_key_here
 
+# Graphiti / Neo4j 配置 (KNOWLEDGE_GRAPH_MODE=local 时需要)
+NEO4J_URI=bolt://localhost:7687
+NEO4J_USER=neo4j
+NEO4J_PASSWORD=your_neo4j_password
+# 嵌入向量 API Key（可选，用 LLM_API_KEY 即可，会自动使用同一 base_url）
+# OPENAI_API_KEY=your_openai_key_for_embedding
+
 # ===== 加速 LLM 配置（可选）=====
 # 注意如果不使用加速配置，env文件中就不要出现下面的配置项
 LLM_BOOST_API_KEY=your_api_key_here

backend/app/api/graph.py

@@ -282,9 +282,9 @@ def build_graph():
     try:
         logger.info("=== 开始构建图谱 ===")
 
-        # 检查配置
+        # 检查配置 (cloud 模式需要 Zep Cloud)
         errors = []
-        if not Config.ZEP_API_KEY:
+        if Config.KNOWLEDGE_GRAPH_MODE == 'cloud' and not Config.ZEP_API_KEY:
             errors.append("ZEP_API_KEY未配置")
         if errors:
             logger.error(f"配置错误: {errors}")
@@ -567,13 +567,13 @@ def get_graph_data(graph_id: str):
     获取图谱数据（节点和边）
     """
     try:
-        if not Config.ZEP_API_KEY:
+        if Config.KNOWLEDGE_GRAPH_MODE == 'cloud' and not Config.ZEP_API_KEY:
             return jsonify({
                 "success": False,
                 "error": "ZEP_API_KEY未配置"
             }), 500
-        
-        builder = GraphBuilderService(api_key=Config.ZEP_API_KEY)
+
+        builder = GraphBuilderService()
         graph_data = builder.get_graph_data(graph_id)
 
         return jsonify({
@@ -595,13 +595,13 @@ def delete_graph(graph_id: str):
     删除Zep图谱
     """
     try:
-        if not Config.ZEP_API_KEY:
+        if Config.KNOWLEDGE_GRAPH_MODE == 'cloud' and not Config.ZEP_API_KEY:
             return jsonify({
                 "success": False,
                 "error": "ZEP_API_KEY未配置"
             }), 500
-        
-        builder = GraphBuilderService(api_key=Config.ZEP_API_KEY)
+
+        builder = GraphBuilderService()
         builder.delete_graph(graph_id)
 
         return jsonify({

backend/app/api/simulation.py

@@ -56,18 +56,18 @@ def get_graph_entities(graph_id: str):
         enrich: 是否获取相关边信息（默认true）
     """
     try:
-        if not Config.ZEP_API_KEY:
+        if Config.KNOWLEDGE_GRAPH_MODE == 'cloud' and not Config.ZEP_API_KEY:
             return jsonify({
                 "success": False,
                 "error": "ZEP_API_KEY未配置"
             }), 500
-        
+
         entity_types_str = request.args.get('entity_types', '')
         entity_types = [t.strip() for t in entity_types_str.split(',') if t.strip()] if entity_types_str else None
         enrich = request.args.get('enrich', 'true').lower() == 'true'
-        
+
         logger.info(f"获取图谱实体: graph_id={graph_id}, entity_types={entity_types}, enrich={enrich}")
-        
+
         reader = ZepEntityReader()
         result = reader.filter_defined_entities(
             graph_id=graph_id,
@@ -93,12 +93,12 @@ def get_graph_entities(graph_id: str):
 def get_entity_detail(graph_id: str, entity_uuid: str):
     """获取单个实体的详细信息"""
     try:
-        if not Config.ZEP_API_KEY:
+        if Config.KNOWLEDGE_GRAPH_MODE == 'cloud' and not Config.ZEP_API_KEY:
             return jsonify({
                 "success": False,
                 "error": "ZEP_API_KEY未配置"
             }), 500
-        
+
         reader = ZepEntityReader()
         entity = reader.get_entity_with_context(graph_id, entity_uuid)
 
@@ -126,12 +126,12 @@ def get_entity_detail(graph_id: str, entity_uuid: str):
 def get_entities_by_type(graph_id: str, entity_type: str):
     """获取指定类型的所有实体"""
     try:
-        if not Config.ZEP_API_KEY:
+        if Config.KNOWLEDGE_GRAPH_MODE == 'cloud' and not Config.ZEP_API_KEY:
             return jsonify({
                 "success": False,
                 "error": "ZEP_API_KEY未配置"
             }), 500
-        
+
         enrich = request.args.get('enrich', 'true').lower() == 'true'
 
         reader = ZepEntityReader()

backend/app/config.py

@@ -31,9 +31,27 @@ class Config:
     LLM_API_KEY = os.environ.get('LLM_API_KEY')
     LLM_BASE_URL = os.environ.get('LLM_BASE_URL', 'https://api.openai.com/v1')
     LLM_MODEL_NAME = os.environ.get('LLM_MODEL_NAME', 'gpt-4o-mini')
+
+    # 嵌入模型配置（用于 Graphiti local 模式，可独立配置）
+    EMBEDDING_API_KEY = os.environ.get('EMBEDDING_API_KEY')  # 可选，默认使用 LLM_API_KEY
+    EMBEDDING_BASE_URL = os.environ.get('EMBEDDING_BASE_URL')  # 可选，默认使用 LLM_BASE_URL
+    EMBEDDING_MODEL = os.environ.get('EMBEDDING_MODEL', 'text-embedding-3-small')
+    EMBEDDING_DIM = int(os.environ.get('EMBEDDING_DIM', '1536'))
 
-    # Zep配置
+    # 知识图谱模式配置
+    # cloud: 使用 Zep Cloud (默认)
+    # local: 使用 Graphiti + Neo4j (本地部署)
+    KNOWLEDGE_GRAPH_MODE = os.environ.get('KNOWLEDGE_GRAPH_MODE', 'cloud')
+
+    # Zep Cloud 配置 (KNOWLEDGE_GRAPH_MODE=cloud 时需要)
     ZEP_API_KEY = os.environ.get('ZEP_API_KEY')
+
+    # Graphiti / Neo4j 配置 (KNOWLEDGE_GRAPH_MODE=local 时需要)
+    NEO4J_URI = os.environ.get('NEO4J_URI', 'bolt://localhost:7687')
+    NEO4J_USER = os.environ.get('NEO4J_USER', 'neo4j')
+    NEO4J_PASSWORD = os.environ.get('NEO4J_PASSWORD')
+    # OpenAI API 用于嵌入向量 (Graphiti 模式需要)
+    OPENAI_API_KEY = os.environ.get('OPENAI_API_KEY')
 
     # 文件上传配置
     MAX_CONTENT_LENGTH = 50 * 1024 * 1024  # 50MB
@@ -69,7 +87,18 @@ def validate(cls):
         errors = []
         if not cls.LLM_API_KEY:
             errors.append("LLM_API_KEY 未配置")
-        if not cls.ZEP_API_KEY:
-            errors.append("ZEP_API_KEY 未配置")
+
+        # 根据模式验证对应的配置
+        if cls.KNOWLEDGE_GRAPH_MODE == 'cloud':
+            if not cls.ZEP_API_KEY:
+                errors.append("ZEP_API_KEY 未配置 (当前模式: cloud)")
+        elif cls.KNOWLEDGE_GRAPH_MODE == 'local':
+            if not cls.NEO4J_PASSWORD:
+                errors.append("NEO4J_PASSWORD 未配置 (当前模式: local)")
+            if not cls.LLM_API_KEY and not cls.OPENAI_API_KEY:
+                errors.append("LLM_API_KEY 或 OPENAI_API_KEY 未配置 (当前模式: local，用于嵌入向量)")
+        else:
+            errors.append(f"未知的 KNOWLEDGE_GRAPH_MODE: {cls.KNOWLEDGE_GRAPH_MODE}")
+
         return errors