粘贴一篇文章，等十几秒，屏幕上突然"长"出一张会动的关系网——节点像被弹簧牵着一样弹跳到位，连线自动找到该去的地方。这是NexusGraph做的事：用Gemma 4把纯文本变成可交互的知识图谱。
开发者选的是Gemma 4 31B Dense模型，理由是知识图谱提取需要深度推理，小模型搞不定。整个应用分三条管道调用这个模型，都不是简单的聊天套壳。
第一条是分析管道。系统给模型的提示词写得很死：输出必须是固定格式的JSON，节点数量控制在10-25个，每个节点必须至少连一条边，关系标签要具体、禁止用"相关"这种模糊词。模型返回的节点带分类标签（人名、概念等）和重要性分数，边则标注关系动词和连接强度。
第二条是探索管道。用户点击任意节点上的"深入探索"，模型会针对这个概念再挖5-10个相关实体，同时记得避开已有的节点防止重复。
第三条是问答管道。模型同时拿到原文和已提取的图谱结构，能回答"Geoffrey Hinton和现代大语言模型有什么关联"这种需要跨节点推理的问题。
最花心思的是流式渲染。不是等模型吐完整个JSON再一次性画图，而是边解析边推送：每120毫秒发一个节点事件，前端用D3.js的弹性弹簧动画实时响应。用户看着图谱一点点"长"出来，10到30秒的等待变成了视觉反馈。代码里那个delay(120)和sseWrite的组合，本质上是在用动画掩盖延迟。
技术栈很克制：Next.js 15做前端，Tailwind CSS管样式，D3.js负责力导向图的物理模拟，后端直接调Gemma 4的API。没有向量数据库，没有复杂的缓存层，图谱数据存在内存里，会话结束就清掉。
这个项目是Gemma 4挑战赛的参赛作品，演示站已经上线。内置了三个例子："人工智能与机器学习"、"互联网历史"、"太阳系"，点一下就能看效果。AI那个例子里，模型从一段文本中提取出21个实体和22条关系。
知识图谱本身不是新东西，但把大模型的推理能力和实时可视化绑在一起，让抽象的关系变得可点击、可追问、可深入——这个交互层的设计比技术选型更值得玩味。用户得到的不是一份静态摘要，而是一张可以持续探索的地图。
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