neo4j runway

Landasan Pacu Neo4j

Neo4j Runway adalah pustaka Python yang menyederhanakan proses migrasi data relasional Anda ke dalam grafik. Ini menyediakan alat yang melakukan komunikasi abstrak dengan OpenAI untuk menjalankan penemuan pada data Anda dan menghasilkan model data, serta alat untuk menghasilkan kode penyerapan dan memuat data Anda ke dalam instance Neo4j.

Model data kami sepertinya menjawab tiga kasus penggunaan yang ingin kami jawab:

• Wilayah manakah yang memiliki subwilayah paling banyak?
• Mata uang apa yang paling populer?
• Negara mana saja yang berbagi zona waktu?

Jika kami ingin model data diubah, kami dapat meminta LLM untuk melakukan perubahan.

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

Pembuatan Kode

Kami sekarang dapat menggunakan model data kami untuk menghasilkan beberapa kode penyerapan.

 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 ()

Proses menelan

Kami akan menggunakan konfigurasi yaml PyIngest yang dihasilkan untuk memasukkan data kami ke dalam instance Neo4j kami.

 PyIngest ( config = pyingest_yaml , verbose = False )

Kami juga dapat menyimpannya sebagai file .yaml dan menggunakannya dengan PyIngest asli.

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

Berikut cuplikan grafik baru kami!

Analisis Data Eksplorasi Grafik

Runway menawarkan modul untuk menjalankan analisis dengan mudah pada grafik yang ada untuk mendapatkan wawasan seperti menemukan node terisolasi dan memberi peringkat derajat node teratas.

Periksa di sini untuk contoh modul GraphEDA Runway.

Keterbatasan

Runway saat ini masih dalam versi beta dan sedang dalam pengembangan pesat. Silakan sampaikan masalah GitHub dan berikan masukan tentang fitur apa pun yang Anda inginkan. Berikut ini adalah beberapa keterbatasan saat ini:

• Pemodelan data yang lebih kompleks sedang dikembangkan
• Node mungkin hanya memiliki satu label
• Hanya keunikan dan batasan utama yang didukung
• Hanya model OpenAI yang dapat digunakan saat ini
• Runway hanya mendukung penyerapan file lokal, meskipun mendukung pembuatan kode untuk metode penyerapan lainnya