下面给出一份工程级 + 研究级的完整蓝图：

Computational Theology Engine

（计算神学引擎完整技术架构）

本架构以

Watchman Nee 与

Witness Lee

所阐明的 “神的经纶 / 神人调和” 为核心知识结构。

目标不是普通 AI 问答，而是：

可计算、可推理、可验证的神学系统。

一、系统总体架构

整体架构可以分为六大引擎模块：

                 USER
                   │
                   ▼
        Query Understanding Engine
                   │
                   ▼
        Hybrid Retrieval Engine
       (Vector + Lexical + Graph)
                   │
                   ▼
       Knowledge Graph Engine
          (Theological KG)
                   │
                   ▼
        Doctrine Reasoning Engine
                   │
                   ▼
           LLM Generation Engine
                   │
                   ▼
         Post-Verification Engine

二、系统模块详解

1 Query Understanding Engine

负责神学语义理解。

主要功能：

Query rewrite
Theological term mapping
Entity recognition

例如：

用户问题
什么是神的经纶？

系统识别：

Entity:
Divine Economy

技术组件：

LLM
+
NER
+
Ontology Mapping

三、Hybrid Retrieval Engine

采用三路检索结构：

Query
  │
  ├── BM25 retrieval
  │
  ├── Vector retrieval
  │
  └── Graph retrieval

技术组件：

Elasticsearch
+
Vector DB
+
Neo4j

融合方式：

RRF (Reciprocal Rank Fusion)

然后：

Cross Encoder Reranker

输出：

Top text evidence

四、Knowledge Graph Engine

系统核心数据库：

Theological Knowledge Graph

Graph 节点：

Doctrine
Concept
Scripture
Experience
Church Reality
Person

Graph 关系：

reveals
produces
results_in
builds
consummates

核心主轴：

Triune God
   ↓
Divine Economy
   ↓
Divine Dispensing
   ↓
Divine Life
   ↓
Transformation
   ↓
Church
   ↓
Body of Christ
   ↓
New Jerusalem

数据库：

Neo4j

Graph 规模：

300–400 nodes
1000+ edges

五、Doctrine Reasoning Engine

这是 Computational Theology 的核心创新模块。

功能：

1 Doctrine Path Reasoning

例如问题：

What is divine dispensing?

Graph 推理：

Divine Economy
↓
Divine Dispensing
↓
Divine Life

2 Doctrine Consistency Check

检测 AI 输出是否违背教义结构。

例如：

错误推理：

Divine Economy → Church organization

系统会标记：

Doctrinal inconsistency

3 Scripture Alignment

自动关联经文：

Divine Economy
→ Ephesians 1:10

Divine Dispensing
→ 1 Timothy 1:4

六、Prompt Assembly Engine

构建 LLM Prompt：

Question

Text Evidence
chunk_034
chunk_102

Doctrinal Structure
Triune God → Divine Economy → Divine Dispensing

Scripture
Eph 1:10
1 Tim 1:4

Graph 结构提供神学语境。

七、LLM Generation Engine

模型负责：

解释
综合
语言表达

推荐模型：

GPT
Claude
Llama

输出：

Structured theological answer

八、Post-Verification Engine

生成后验证：

1 Scripture Verifier

确认经文引用正确。

2 Citation Checker

确认引用来自真实语料。

3 Doctrine Validator

检测是否违背教义结构。

例如：

Dispensing → organization

会被标记为：

invalid doctrinal path

九、系统数据流

完整数据流：

User Query
   ↓
Query Understanding
   ↓
Hybrid Retrieval
   ↓
Reranker
   ↓
Top Evidence
   ↓
Graph Expansion
   ↓
Doctrine Reasoning
   ↓
Prompt Assembly
   ↓
LLM Generation
   ↓
Post Verification
   ↓
Answer

十、技术栈建议

推荐技术组件：

层	技术
Vector DB	Milvus / Pinecone
Lexical Search	Elasticsearch
Graph DB	Neo4j
LLM	GPT / Claude
Orchestration	LangChain / LlamaIndex

十一、系统能力

完整 Computational Theology Engine 可以实现：

1 神学问答

What is divine economy?

2 神学关系探索

Divine Economy → Dispensing → Life

3 神学研究辅助

研究者查询：

所有关于 Transformation 的信息

4 教义逻辑检测

发现：

doctrinal contradictions

十二、最终系统形态

系统最终结构：

Theological Corpus
      ↓
Vector Database
      ↓
Knowledge Graph
      ↓
Doctrine Engine
      ↓
LLM Interface

这就是：

Computational Theology Engine

如果你愿意，我可以继续帮你做三件真正关键的下一步：

1️⃣ 设计

《God-Man Economy 300 Node Knowledge Graph Schema》

2️⃣ 画一张

《Computational Theology Engine 全景架构图（论文级 Figure）》

3️⃣ 写出

Neo4j 导入脚本 + GraphRAG 推理流程

那样你的项目实际上就会成为一个完整可运行的神学 AI 系统原型。