优化查询知识图谱的步骤。将查询条件先解析后，匹配标签，再按照匹配的标签生成Cypher查询语句。

app/core/data_parse/parse.py

@@ -1325,9 +1325,121 @@ def query_neo4j_graph(query_requirement):
         api_key = DEEPSEEK_API_KEY
         api_url = DEEPSEEK_API_URL
         
-        # 构建提示文本，描述图数据库结构和查询需求
-        prompt = f"""
-        请根据以下Neo4j图数据库结构和查询需求，生成一个Cypher查询脚本。
+        # 步骤1: 从Neo4j获取所有标签列表
+        logging.info("第一步：从Neo4j获取人才类别的标签列表")
+        all_labels_query = """
+        MATCH (dl:data_label)
+        WHERE dl.category CONTAINS '人才' OR dl.category CONTAINS 'talent'
+        RETURN dl.name as name
+        """
+        
+        all_labels = []
+        with neo4j_driver.get_session() as session:
+            result = session.run(all_labels_query)
+            for record in result:
+                all_labels.append(record['name'])
+        
+        logging.info(f"获取到{len(all_labels)}个人才标签: {all_labels}")
+        
+        # 步骤2: 使用Deepseek判断查询需求中的关键信息与标签的对应关系
+        logging.info("第二步：调用Deepseek API匹配查询需求与标签")
+        
+        # 构建所有标签的JSON字符串
+        labels_json = json.dumps(all_labels, ensure_ascii=False)
+        
+        # 构建匹配标签的提示语
+        matching_prompt = f"""
+        请分析以下查询需求，并从标签列表中找出与查询需求相关的标签。
+        
+        ## 查询需求
+        {query_requirement}
+        
+        ## 可用标签列表
+        {labels_json}
+        
+        ## 输出要求
+        1. 请以JSON数组格式返回匹配的标签名称列表，格式如: ["标签1", "标签2", "标签3"]
+        2. 只返回标签名称数组，不要包含任何解释或其他文本
+        3. 如果没有找到匹配的标签，请返回空数组 []
+        """
+        
+        # 调用Deepseek API匹配标签
+        headers = {
+            "Authorization": f"Bearer {api_key}",
+            "Content-Type": "application/json"
+        }
+        
+        payload = {
+            "model": "deepseek-chat",
+            "messages": [
+                {"role": "system", "content": "你是一个专业的文本分析和匹配专家。"},
+                {"role": "user", "content": matching_prompt}
+            ],
+            "temperature": 0.1,
+            "response_format": {"type": "json_object"}
+        }
+        
+        logging.info("发送请求到Deepseek API匹配标签："+matching_prompt)
+        response = requests.post(api_url, headers=headers, json=payload, timeout=30)
+        response.raise_for_status()
+        
+        # 解析API响应
+        result = response.json()
+        matching_content = result.get("choices", [{}])[0].get("message", {}).get("content", "[]")
+        
+        # 提取JSON数组
+        try:
+            # 尝试直接解析返回结果，预期格式为 ["新开酒店经验", "五星级酒店", "总经理"]
+            logging.info(f"Deepseek返回的匹配内容: {matching_content}")
+            
+            # 如果返回的是JSON字符串，先去除可能的前后缀文本
+            if isinstance(matching_content, str):
+                # 查找JSON数组的开始和结束位置
+                start_idx = matching_content.find('[')
+                end_idx = matching_content.rfind(']') + 1
+                
+                if start_idx >= 0 and end_idx > start_idx:
+                    json_str = matching_content[start_idx:end_idx]
+                    matched_labels = json.loads(json_str)
+                else:
+                    matched_labels = []
+            else:
+                matched_labels = []
+                
+            # 确保结果是字符串列表
+            if matched_labels and all(isinstance(item, str) for item in matched_labels):
+                logging.info(f"成功解析到标签列表: {matched_labels}")
+            else:
+                logging.warning("解析结果不是预期的字符串列表格式，将使用空列表")
+                matched_labels = []
+        except json.JSONDecodeError as e:
+            logging.error(f"JSON解析错误: {str(e)}")
+            matched_labels = []
+        except Exception as e:
+            logging.error(f"解析匹配标签时出错: {str(e)}")
+            matched_labels = []
+        
+        logging.info(f"匹配到的标签: {matched_labels}")
+        
+        # 如果没有匹配到标签，返回空结果
+        if not matched_labels:
+            return {
+                'code': 200,
+                'success': True,
+                'message': '未找到与查询需求匹配的标签',
+                'query': '',
+                'data': []
+            }
+        
+        # 步骤3: 构建Cypher生成提示文本
+        logging.info("第三步：构建提示文本生成Cypher查询语句")
+        
+        # 将匹配的标签转换为字符串
+        matched_labels_str = ", ".join([f"'{label}'" for label in matched_labels])
+        
+        # 构建生成Cypher的提示语
+        cypher_prompt = f"""
+        请根据以下Neo4j图数据库结构和已匹配的标签，生成一个Cypher查询脚本。
         
         ## 图数据库结构
         
@@ -1342,40 +1454,37 @@ def query_neo4j_graph(query_requirement):
         BELONGS_TO - 从属关系
            (talent)-[BELONGS_TO]->(data_label) - 人才属于某标签
         
+        ## 匹配的标签列表
+        [{matched_labels_str}]
+        
         ## 查询需求
-        {query_requirement}。从查询需求中提取出需要查询的标签。用MATCH和WHERE语句描述。
-        只用一个MATCH语句，描述(t:talent)-[:BELONGS_TO]->(dl:data_label)关系。
-        WHERE语句可以包含多个标签，用AND连接。
+        {query_requirement}
         
         ## 输出要求
         1. 只输出有效的Cypher查询语句，不要包含任何解释或注释
         2. 确保return语句中包含talent节点属性
         3. 尽量利用图数据库的特性来优化查询效率
+        4. 使用WITH子句和COLLECT函数收集标签，确保查询到同时拥有所有标签的人才
         
         注意：请直接返回Cypher查询语句，无需任何其他文本。
-
-        例如：
-        查找需求为：查找有新开酒店经验和五星级酒店经验，担任总经理的人。
         
-        生成的Cypher查询语句为：
+        以下是一个示例：
+        假设匹配的标签是 ['五星级酒店', '新开酒店经验', '总经理']
+        
+        生成的Cypher查询语句应该是：
         MATCH (t:talent)-[:BELONGS_TO]->(dl:data_label)  
-        WHERE dl.name IN ['新开酒店经验', '五星级酒店', '总经理']  
+        WHERE dl.name IN ['五星级酒店', '新开酒店经验', '总经理']  
         WITH t, COLLECT(DISTINCT dl.name) AS labels  
         WHERE size(labels) = 3  
         RETURN t.pg_id as pg_id, t.name_zh as name_zh, t.name_en as name_en, t.mobile as mobile, t.email as email, t.updated_at as updated_at
         """
         
         # 调用Deepseek API生成Cypher脚本
-        headers = {
-            "Authorization": f"Bearer {api_key}",
-            "Content-Type": "application/json"
-        }
-        
         payload = {
             "model": "deepseek-chat",
             "messages": [
                 {"role": "system", "content": "你是一个专业的Neo4j Cypher查询专家。"},
-                {"role": "user", "content": prompt}
+                {"role": "user", "content": cypher_prompt}
             ],
             "temperature": 0.1
         }
@@ -1392,13 +1501,16 @@ def query_neo4j_graph(query_requirement):
         cypher_script = cypher_script.strip()
         if cypher_script.startswith("```cypher"):
             cypher_script = cypher_script[9:]
+        elif cypher_script.startswith("```"):
+            cypher_script = cypher_script[3:]
         if cypher_script.endswith("```"):
             cypher_script = cypher_script[:-3]
         cypher_script = cypher_script.strip()
         
         logging.info(f"生成的Cypher脚本: {cypher_script}")
         
-        # 执行Cypher脚本
+        # 步骤4: 执行Cypher脚本
+        logging.info("第四步：执行Cypher脚本并返回结果")
         with neo4j_driver.get_session() as session:
             result = session.run(cypher_script)
             records = [record.data() for record in result]
@@ -1409,6 +1521,7 @@ def query_neo4j_graph(query_requirement):
             'success': True,
             'message': '查询成功执行',
             'query': cypher_script,
+            'matched_labels': matched_labels,
             'data': records
         }