系列导读
你现在看到的是《从零搭建Neo4j图谱问答系统：实战指南与工程踩坑录》的第9/10篇，当前这篇会重点解决：确保系统在生产环境能扛住真实流量，避免性能崩溃。
上一篇回顾：第 8 篇《前端交互与可视化：用React搭建图谱问答对话界面》主要聚焦 让用户能直观地与系统交互，提升使用体验。 下一篇预告：第 10 篇《生产部署与监控告警：Docker+K8s部署Neo4j问答系统》会继续展开 让系统从开发环境平滑迁移到生产环境，并保障稳定运行。
全系列安排
- 先想清楚再动手：Neo4j图谱问答系统架构设计与技术选型
- Neo4j实战入门：从安装到Cypher查询，以及千万级数据建模踩坑
- 知识图谱构建实战：从多源非结构化数据抽取实体与关系
- 自然语言到Cypher：基于LLM的查询转换引擎实现
- 实体链接与意图识别：让问答系统理解用户真正想问什么
- 答案生成与多轮对话：将Cypher结果转化为自然语言回复
- 系统集成与API设计：用FastAPI封装Neo4j问答后端
- 前端交互与可视化：用React搭建图谱问答对话界面
- 性能优化与高并发：Neo4j查询、LLM推理、全链路压测实战（本文）
- 生产部署与监控告警：Docker+K8s部署Neo4j问答系统
导语
经过前面八篇文章的打磨，我们的 Neo4j 图谱问答系统已经具备了完整的流程：从知识图谱构建、LLM 集成，到前端交互与可视化。然而，当系统真正面对生产流量时，性能问题
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