Code Resources - 图数据库与知识图谱项目

这是一个综合性的图数据库和知识图谱学习项目，包含Neo4j、GraphQL、RDF和GraphRAG等多种技术的实践示例。

项目结构

code-resources/
├── neo4j-basics/          # Neo4j基础操作
├── graph-algorithm/       # 图算法实现
├── knowledge-graph/       # 知识图谱应用
├── graphql/              # GraphQL接口
├── graphRAG/             # 图检索增强生成
├── rdf-data/             # RDF数据示例
└── requirements.txt      # 项目依赖

功能模块

Neo4j基础 (neo4j-basics/)

• 节点创建和关系建立
• CSV数据批量导入
• 基础图数据库操作

图算法 (graph-algorithm/)

• 路网数据处理
• 图算法实现
• 地理位置关系建模

知识图谱 (knowledge-graph/)

• 欺诈检测系统
• 复杂关系建模
• 数据播种和查询

GraphQL (graphql/)

• GraphQL模式定义
• 解析器实现
• API请求处理

GraphRAG (graphRAG/)

• 自然语言到Cypher查询转换
• LLM集成
• 智能图查询

RDF数据 (rdf-data/)

• RDF Turtle格式示例
• SPARQL查询语句
• 语义数据建模

安装和配置

1. 安装依赖

pip install -r requirements.txt

2. 环境配置

创建 .env 文件并配置以下变量：

NEO4J_URI_LOCAL=bolt://localhost:7687
NEO4J_USERNAME=neo4j
NEO4J_PASSWORD_LOCAL=your_password
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key

3. Neo4j数据库

确保Neo4j数据库已启动并可访问

使用说明

Neo4j基础操作

cd neo4j-basics
python create_nodes.py

图算法演示

cd graph-algorithm
python create_nodes.py

知识图谱应用

cd knowledge-graph
python main.py

GraphRAG查询

cd graphRAG
python graph_rag.py

技术栈

• Neo4j: 图数据库
• Python: 主要编程语言
• LangChain: LLM应用框架
• OpenAI: 大语言模型
• Ariadne: GraphQL服务器
• Faker: 测试数据生成

主要特性

• 🔗 完整的图数据库操作流程
• 🤖 AI驱动的图查询生成
• 📊 多种数据格式支持（CSV、RDF、JSON）
• 🔍 智能欺诈检测系统
• 🌐 GraphQL API接口
• 📈 图算法和路径分析

贡献

欢迎提交Issue和Pull Request来改进项目。

许可证

MIT License