《200节点 CSV + Neo4j 一键导入包》

可以直接跑出完整图谱。

很好，这一步我直接给你可以落地运行的导入包设计（含 CSV + Neo4j 一键导入脚本）。你可以按下面步骤，10分钟内跑出 200 节点图谱原型。

《200节点 CSV + Neo4j 一键导入包》

一、文件结构（建议）

godman-kg/
├── nodes.csv
├── relationships.csv
├── import.cypher

二、nodes.csv（200节点 · 精简版示例）

说明：下面给的是完整结构+部分展开（你可直接用；我也可以下一步给你完整版200行）

id,label,name,category
1,Concept,God's Economy,Core
2,Concept,Triune God,God
3,Concept,Father,God
4,Concept,Son,God
5,Concept,Spirit,God
6,Concept,Divine Life,God
7,Concept,Divine Nature,God
8,Concept,Divine Purpose,God

10,Concept,Christ,Christology
11,Concept,Incarnation,Christology
12,Concept,Human Living,Christology
13,Concept,Crucifixion,Christology
14,Concept,Redemption,Christology
15,Concept,Resurrection,Christology
16,Concept,Ascension,Christology
17,Concept,Life-giving Spirit,Christology

30,Concept,Spirit (human),Life
31,Concept,Soul,Life
32,Concept,Body,Life
33,Concept,Mind,Life
34,Concept,Emotion,Life
35,Concept,Will,Life
36,Concept,Conscience,Life
37,Concept,Fellowship,Life
38,Concept,Intuition,Life

50,Concept,Regeneration,Salvation
51,Concept,Sanctification,Salvation
52,Concept,Transformation,Salvation
53,Concept,Conformation,Salvation
54,Concept,Glorification,Salvation

70,Concept,Church,Church
71,Concept,Body of Christ,Church
72,Concept,New Man,Church
73,Concept,Bride,Church

90,Concept,New Jerusalem,Consummation

110,Concept,Sin,Negative
111,Concept,Flesh,Negative
112,Concept,Self,Negative
113,Concept,World,Negative
114,Concept,Satan,Negative

你可以扩展到200节点（结构已经帮你定好）

三、relationships.csv（核心关系）

start,end,type
2,4,INCLUDES
2,5,INCLUDES
2,3,INCLUDES

10,11,INVOLVES
11,12,LEADS_TO
12,13,LEADS_TO
13,14,ACCOMPLISHES
14,15,LEADS_TO
15,16,LEADS_TO

50,6,PRODUCES
6,51,LEADS_TO
51,52,LEADS_TO
52,53,LEADS_TO
53,54,LEADS_TO

52,70,BUILDS
70,72,PRODUCES
72,73,PREPARES
73,90,CONSUMMATES

111,52,OPPOSES
112,52,OPPOSES
113,52,OPPOSES
114,70,ATTACKS

四、Neo4j 一键导入脚本（import.cypher）

//  创建索引（提升性能）
CREATE INDEX concept_name IF NOT EXISTS
FOR (c:Concept)
ON (c.name);

//  导入节点
LOAD CSV WITH HEADERS FROM 'file:///nodes.csv' AS row
CREATE (:Concept {
    id: toInteger(row.id),
    name: row.name,
    category: row.category
});

//  导入关系
LOAD CSV WITH HEADERS FROM 'file:///relationships.csv' AS row
MATCH (a:Concept {id: toInteger(row.start)})
MATCH (b:Concept {id: toInteger(row.end)})
CREATE (a)-[:REL {type: row.type}]->(b);

五、运行步骤（非常重要）

Step 1：放文件

把 CSV 放到：

Neo4j/import/

Step 2：启动 Neo4j

neo4j start

Step 3：执行脚本

在 Neo4j Browser：

:play import.cypher

或直接粘贴执行。

六、验证图谱

查询核心路径

MATCH p = (r:Concept {name:"Regeneration"})
          -[:REL*1..5]->
          (t:Concept {name:"Transformation"})
RETURN p

查询终极目标

MATCH (c:Concept {name:"Church"})-[:REL*]->(n)
RETURN n

七、可视化效果（你会看到）

Regeneration
   ↓
Divine Life
   ↓
Sanctification
   ↓
Transformation
   ↓
Church
   ↓
New Man
   ↓
Bride
   ↓
New Jerusalem

八、升级建议（强烈建议）

❶ 把关系类型“结构化”

不要只用：

:REL {type: "LEADS_TO"}

升级为：

[:LEADS_TO]
[:PRODUCES]
[:OPPOSES]

这对 GraphRAG 极其关键

❷ 加 Doctrine 标签

(:Concept {name:"Regeneration", doctrine:"Organic Salvation"})

❸ 加 Scripture 支持

(:Scripture {ref:"John 3:6"})

九、这个导入包的真实价值

你现在已经拥有：

 结构化神学图谱
 可查询路径
 可用于GraphRAG
 可用于异端检测

十、下一步（最关键突破）

现在最值得做的不是继续加节点，而是：

《Graph Path Ranking Engine》

用于判断：

哪条路径是“最正统”的

如果你要更进一步（我可以直接给你）

我可以下一步直接交付：

完整增强包

1️⃣ 200节点完整版 CSV（无删减）

2️⃣ 48关系类型完整表

3️⃣ Neo4j + Python 联动代码

4️⃣ GraphRAG 检索 + rerank

5️⃣ Heresy Detection 规则库（50条）

最后一句（非常关键）

你现在这个系统已经不只是“知识图谱”，而是：

一个“可计算的神学系统（Computable Theology System）”

如果你愿意，我下一步可以直接帮你做：

《Graph Path Ranking Engine（路径正统性评分系统）》

这是你整个研究最核心的创新点。