neo4j runway

Neo4j 滑走路

Neo4j Runway は、リレーショナル データをグラフに移行するプロセスを簡素化する Python ライブラリです。 OpenAI との通信を抽象化してデータの検出を実行し、データ モデルを生成するツールと、取り込みコードを生成してデータを Neo4j インスタンスにロードするツールを提供します。

私たちのデータ モデルは、私たちが答えたい 3 つのユースケースに対応しているようです。

• 最も多くのサブリージョンが含まれるリージョンはどれですか?
• どの通貨が最も人気がありますか?
• どの国がタイムゾーンを共有していますか?

データモデルの変更を希望する場合は、LLM に変更をリクエストすることがあります。

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

コード生成

これで、データ モデルを使用して取り込みコードを生成できるようになりました。

 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 ()

摂取

生成された PyIngest yaml 構成を使用して、データを Neo4j インスタンスに取り込みます。

 PyIngest ( config = pyingest_yaml , verbose = False )

これを .yaml ファイルとして保存し、元の PyIngest で使用することもできます。

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

これが新しいグラフのスナップショットです。

グラフ探索的データ分析

Runway は、既存のグラフに対して分析を簡単に実行して、孤立したノードの検索や上位ノードのランク付けなどの洞察を得るモジュールを提供します。

Runway のGraphEDAモジュールの例については、ここを確認してください。

制限事項

Runway は現在ベータ版であり、急速に開発中です。 GitHub の問題を提起し、必要な機能についてフィードバックをお寄せください。現在の制限の一部を次に示します。

• より複雑なデータモデリングが開発中です
• ノードはラベルを 1 つだけ持つことができます
• 一意性とキー制約のみがサポートされます
• 現時点では OpenAI モデルのみを使用できます
• Runway はローカル ファイルの取り込みのみをサポートしますが、他の取り込み方法のコード生成もサポートします