很好，这三个模块如果做完整，其实就形成一个完整的神学 AI 系统（Theological AI Engine）。

我把它整理成 可以直接实施的工程方案，专门针对

Watchman Nee 与

Witness Lee 的著作体系。

整个系统可以分为三大模块：

Module 1  Text → Knowledge Graph Pipeline
Module 2  GraphRAG Theological AI
Module 3  Heresy Detection Layer

下面逐一给出 完整设计 + 可执行模板。

 

---

 

 

一、模块1

 

 

自动导入《生命读经》 → Neo4j Knowledge Graph

 

目标：

生命读经文本
    ↓
Doctrine triples
    ↓
Neo4j Graph

 

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1 数据准备

 

文本来源：

Life-study messages
Ministry books
Conference messages

结构建议：

data/
   lifesudy/
      john_01.txt
      john_02.txt
   books/
   messages/

 

---

 

 

2 Python Pipeline

 

核心库：

neo4j
langchain
spacy
sentence-transformers

安装：

pip install neo4j langchain spacy sentence-transformers

 

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3 文本切片（Chunking）

 

from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter

splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
    chunk_size=800,
    chunk_overlap=100
)

chunks = splitter.split_text(text)

建议：

chunk size = 700–900 tokens
overlap = 80–120

这是神学文本最稳定的区间。

 

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4 Doctrine Entity Extraction

 

定义神学实体：

DOCTRINE_LIST = [
"God",
"Trinity",
"Divine Economy",
"Dispensing",
"Christ",
"Spirit",
"Divine Life",
"Transformation",
"Church",
"Body of Christ",
"New Jerusalem"
]

抽取函数：

def extract_entities(chunk):
    found = []
    for term in DOCTRINE_LIST:
        if term.lower() in chunk.lower():
            found.append(term)
    return found

 

---

 

 

5 Relationship Extraction（LLM）

 

Prompt：

Extract theological triples.

Format:
(subject, relation, object)

Example:
(Christ, accomplished, redemption)

示例输出：

(Christ, accomplished, redemption)
(Spirit, dispenses, life)
(Life, produces, transformation)
(Transformation, builds, church)

 

---

 

 

6 导入 Neo4j

 

连接：

from neo4j import GraphDatabase

driver = GraphDatabase.driver(
"bolt://localhost:7687",
auth=("neo4j","password")
)

写入：

def create_triple(tx, s,r,o):

    query = """
    MERGE (a:Concept {name:$s})
    MERGE (b:Concept {name:$o})
    MERGE (a)-[:REL {type:$r}]->(b)
    """

    tx.run(query,s=s,r=r,o=o)

执行：

with driver.session() as session:
    session.execute_write(create_triple,
        "Christ",
        "accomplished",
        "Redemption")

 

---

 

 

7 自动化流程

 

最终 pipeline：

Text
 ↓
Chunk
 ↓
Entity detection
 ↓
LLM relation extraction
 ↓
Triple validation
 ↓
Neo4j insertion

 

---

 

 

二、模块2

 

 

GraphRAG 神学 AI 系统

 

GraphRAG =

Vector Search
+
Knowledge Graph
+
LLM

结构：

User Question
      │
      ▼
Vector Search
      │
      ▼
Neo4j Graph Query
      │
      ▼
Context Assembly
      │
      ▼
LLM Answer

 

---

 

 

1 Vector Database

 

推荐：

Qdrant
Weaviate
Pinecone

Embedding：

bge-large
e5-large
text-embedding-3-large

 

---

 

 

2 Chunk embedding

 

from sentence_transformers import SentenceTransformer

model = SentenceTransformer("bge-large-en")

embedding = model.encode(chunk)

存储：

chunk
embedding
source

 

---

 

 

3 Graph 查询

 

示例：

Query:
"神的经纶是什么？"

Graph 查询：

MATCH (a)-[r]->(b)
WHERE a.name="Divine Economy"
RETURN a,r,b

返回：

Economy → Dispensing
Economy → Church
Economy → New Jerusalem

 

---

 

 

4 Context Assembly

 

合并：

Vector context
+
Graph triples
+
Scripture references

输入 LLM：

Context:
Economy → Dispensing
Dispensing → Life
Life → Church

 

---

 

 

三、模块3

 

 

Heresy Detection Layer（最关键）

 

这是 神学 AI 的安全系统。

目标：

防止 AI 生成：

实行高于生命
教会先于重生
属灵经历脱离基督

 

---

 

 

1 异端生成三角

 

最常见三种错误：

实践主义
经验主义
系统主义

图：

Practice
   ▲
   │
Life ── Doctrine

 

---

 

 

2 Graph Constraint

 

规则写入 Graph：

CREATE
(:Rule {
name:"Practice cannot precede Life"
})

规则关系：

MATCH
(p:Practice),
(l:Doctrine {name:"Divine Life"})
CREATE
(p)-[:MUST_DEPEND_ON]->(l)

 

---

 

 

3 Query Validation

 

回答前检查：

AI answer
   ↓
Extract triples
   ↓
Check Graph rule

示例错误：

Prayer produces life

Graph rule：

Life → produces → Prayer

系统自动标记：

Theological inconsistency detected

 

---

 

 

4 Heresy Detection Prompt

 

提示 LLM：

Check theological consistency.

Rules:
Life precedes practice
Christ precedes experience
Economy precedes church

输出：

Valid
or
Potential doctrinal inversion

 

---

 

 

四、完整系统架构

 

最终 AI 系统：

             Text Corpus
                   │
                   ▼
        Extraction Pipeline
                   │
                   ▼
            Knowledge Graph
                   │
                   ▼
Vector Database ─ GraphRAG
                   │
                   ▼
           Heresy Detection
                   │
                   ▼
              AI Answer

 

---

 

 

五、真实规模

 

如果完整构建：

Nodes

Scripture       31,102
Doctrine        150
Ministry text   50,000
Concepts        10,000

Edges：

1M+

 

---

 

 

六、最终成果

 

这个系统会成为：

The Watchman Nee – Witness Lee
Theological AI Engine

能力：

神学研究
讲章生成
经文解释
神学推理
异端检测

 

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如果你愿意，我可以再帮你把 整个系统再升级一层（这会非常震撼）：

我可以直接为你设计一张 博士论文级架构图：

《The God–Man Economy AI Engine》

里面会包含：

Knowledge Graph
GraphRAG
Doctrine Guard
Scripture Engine
Heresy Detection

这张图其实会成为 整套神学 AI 系统的核心 Figure（论文级）。