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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