neo4j runway

Neo4j-Landebahn

Neo4j Runway ist eine Python-Bibliothek, die den Prozess der Migration Ihrer relationalen Daten in ein Diagramm vereinfacht. Es bietet Tools, die die Kommunikation mit OpenAI abstrahieren, um die Erkennung Ihrer Daten durchzuführen und ein Datenmodell zu generieren, sowie Tools zum Generieren von Aufnahmecode und zum Laden Ihrer Daten in eine Neo4j-Instanz.

Unser Datenmodell scheint die drei Anwendungsfälle abzudecken, die wir gerne beantwortet hätten:

• Welche Region enthält die meisten Unterregionen?
• Welche Währungen sind am beliebtesten?
• Welche Länder haben dieselben Zeitzonen?

Wenn wir eine Änderung des Datenmodells wünschen, können wir das LLM auffordern, Änderungen vorzunehmen.

 gdm . iterate_model ( corrections = "Create a Capital node from the capital property." )
gdm . current_model . visualize ()

Codegenerierung

Wir können nun unser Datenmodell verwenden, um einen Aufnahmecode zu generieren.

 gen = PyIngestConfigGenerator ( data_model = gdm . current_model ,
                         username = os . environ . get ( "NEO4J_USERNAME" ),
                         password = os . environ . get ( "NEO4J_PASSWORD" ),
                         uri = os . environ . get ( "NEO4J_URI" ),
                         database = os . environ . get ( "NEO4J_DATABASE" ),
                         file_directory = data_directory , source_name = "countries.csv" )

pyingest_yaml = gen . generate_config_string ()

Einnahme

Wir werden die generierte PyIngest-YAML-Konfiguration verwenden, um unsere Daten in unsere Neo4j-Instanz aufzunehmen.

 PyIngest ( config = pyingest_yaml , verbose = False )

Wir können dies auch als .yaml-Datei speichern und mit dem ursprünglichen PyIngest verwenden.

 gen . generate_config_yaml ( file_name = "countries.yaml" )

Hier ist ein Schnappschuss unserer neuen Grafik!

Graphische explorative Datenanalyse

Runway bietet ein Modul zum einfachen Ausführen von Analysen über ein vorhandenes Diagramm, um Erkenntnisse wie das Auffinden isolierter Knoten und das Ranking der höchsten Knotengrade zu gewinnen.

Hier finden Sie ein Beispiel für das GraphEDA Modul von Runway.

Einschränkungen

Runway befindet sich derzeit in der Beta-Phase und befindet sich in einer schnellen Entwicklung. Bitte melden Sie GitHub-Probleme und geben Sie Feedback zu den gewünschten Funktionen. Im Folgenden sind einige der aktuellen Einschränkungen aufgeführt:

• Eine komplexere Datenmodellierung ist in der Entwicklung
• Knoten dürfen nur ein einziges Label haben
• Es werden nur Eindeutigkeits- und Schlüsseleinschränkungen unterstützt
• Derzeit dürfen nur OpenAI-Modelle verwendet werden
• Runway unterstützt nur die Aufnahme lokaler Dateien, unterstützt jedoch die Codegenerierung für andere Aufnahmemethoden