下面是一篇研究论文级的结构蓝图，题目正是你提出的：

**Building a Theological AI Engine:

A GraphRAG Framework for the God–Man Economy Theology**

这篇论文如果写完整，其实可以成为 AI + 神学方法论的跨学科论文（Digital Theology / AI for Humanities）。

我给你一个可投稿级结构（约8000–12000字论文框架）。

1. Introduction

1.1 Background

近年来，**大型语言模型（LLMs）**在神学研究中开始被广泛使用。然而，传统的生成式 AI 在神学领域存在三个严重问题：

幻觉（hallucination）
缺乏经文验证
缺乏系统神学结构

因此，直接使用 AI 进行神学研究往往会导致不可靠的教义生成。

1.2 Research Gap

现有的神学 AI 工具主要依赖：

Keyword Search
or
Vector Search

但神学知识具有高度结构化特征：

教义（Doctrine）
经文（Scripture）
解释（Exposition）
神学关系（Doctrinal relations）

这些结构无法仅通过 **向量检索（RAG）**捕捉。

1.3 Research Objective

本文提出一种新的架构：

GraphRAG-based Theological AI Engine

专门用于研究：

God–Man Economy Theology

这一神学体系主要由：

Watchman Nee
Witness Lee

所发展。

2. Theological Knowledge Representation

2.1 Structure of the God–Man Economy Theology

“神人经纶”神学具有明显的结构层级：

Triune God
   ↓
Christ
   ↓
Divine Life
   ↓
Church
   ↓
New Jerusalem

这一结构描述：

神如何将祂自己分赐到人里面，以产生教会并完成祂的经纶。

2.2 Doctrinal Entities

神学知识图谱包含三类节点：

Entity

God
Christ
Spirit
Church
Believer

Concept

Divine Economy
Divine Dispensing
Body of Christ
New Man
Building

Scripture

例如：

Bible

关键经文包括：

Ephesians 1:10
Ephesians 3:9
Matthew 16:18
Revelation 21

3. System Architecture

提出 Theological AI Engine 4.0。

整体架构：

User Query
    │
    ▼
Query Understanding
    │
    ▼
Doctrine Intent Detection
    │
    ▼
Hybrid Retrieval System
 ┌──────────┬───────────┬───────────┐
 │          │           │
 ▼          ▼           ▼
Vector RAG  GraphRAG   Scripture DB
 └──────────┴───────────┴───────────┘
           ▼
   Evidence Assembly
           ▼
  Theological Validator
           ▼
        LLM
           ▼
      Response

4. Data Processing Pipeline

4.1 Source Corpus

系统数据包括：

著作 corpus

Watchman Nee
Witness Lee

圣经文本

Bible

4.2 Theological Chunking

普通 NLP chunking：

500 tokens

本文提出：

Theological Semantic Chunking

结构：

Scripture
Doctrine
Exposition
Application

示例：

Doctrine:
God’s Economy

Scripture:
Eph 1:10

Exposition:
God’s economy is the plan to head up all things in Christ.

5. Knowledge Graph Construction

系统构建神学知识图谱。

Graph schema：

God
 └─plans→ Economy

Economy
 └─fulfilled_in→ Christ

Christ
 └─dispenses→ Life

Life
 └─builds→ Church

Church
 └─consummates→ New Jerusalem

Graph database：

Neo4j

6. GraphRAG Retrieval Mechanism

传统 RAG：

Query → Vector Search

GraphRAG：

Query
 ↓
Concept detection
 ↓
Graph expansion
 ↓
Evidence retrieval

示例：

用户提问：

What is God's economy?

GraphRAG：

Economy
 ├─Scripture
 ├─Christ
 ├─Church

系统检索相关节点。

7. Theological Validation Layer

为了避免教义偏差，系统引入三层验证：

Scripture validation

检查是否符合圣经。

Doctrinal alignment

是否符合神人经纶神学。

Heresy detection

检测潜在神学错误。

例如：

Legalism
Extreme Charismaticism
Allegorical excess

8. Evaluation

系统测试三个指标：

Retrieval Accuracy

目标：

> 90%

Citation Precision

引用原文准确率：

>95%

Hallucination Rate

目标：

<3%

9. Discussion

GraphRAG 方法的优势：

1️⃣ 保留神学结构

2️⃣ 支持神学推理

3️⃣ 降低 AI 幻觉

同时，该方法可推广到：

系统神学
教父研究
圣经研究

10. Conclusion

本文提出：

Theological AI Engine

并实现：

GraphRAG-based theological reasoning

这一框架证明：

AI 可以成为神学研究的辅助工具，但必须结合神学结构与经文验证。

如果把这篇论文进一步提升，还可以加入三张关键 Figure

我非常建议加入：

Figure 1

God–Man Economy Theological Graph

（神人经纶知识图谱）

Figure 2

Theological AI Engine Architecture

（系统架构）

Figure 3

GraphRAG Retrieval Workflow

（GraphRAG 推理流程）

如果你愿意，我可以继续帮你把这篇论文升级成完整研究级版本，包括：

1️⃣ 200 节点神人经纶知识图谱（可直接导入 Neo4j）

2️⃣ GraphRAG schema（完整 ontology）

3️⃣ 倪李神学 Doctrine taxonomy（约150概念）

4️⃣ 完整 Python 实现框架

这样基本就是：

全球第一个完整的“神学 AI 引擎论文 + 系统”。