neo4j runway

Neo4j 런웨이

Neo4j Runway는 관계형 데이터를 그래프로 마이그레이션하는 프로세스를 단순화하는 Python 라이브러리입니다. OpenAI와의 통신을 추상화하여 데이터 검색을 실행하고 데이터 모델을 생성하는 도구뿐만 아니라 수집 코드를 생성하고 데이터를 Neo4j 인스턴스에 로드하는 도구도 제공합니다.

우리의 데이터 모델은 우리가 답변하고 싶은 세 가지 사용 사례를 다루는 것 같습니다.

• 소구역이 가장 많이 포함된 지역은 어디인가요?
• 어떤 통화가 가장 인기가 있나요?
• 어떤 국가가 시간대를 공유합니까?

데이터 모델을 수정하려면 LLM에 변경을 요청할 수 있습니다.

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

코드 생성

이제 데이터 모델을 사용하여 일부 수집 코드를 생성할 수 있습니다.

 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 ()

음식물 섭취

생성된 PyIngest yaml 구성을 사용하여 데이터를 Neo4j 인스턴스로 수집합니다.

 PyIngest ( config = pyingest_yaml , verbose = False )

이를 .yaml 파일로 저장하고 원본 PyIngest와 함께 사용할 수도 있습니다.

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

다음은 새로운 그래프의 스냅샷입니다!

그래프 탐색적 데이터 분석

Runway는 기존 그래프에 대한 분석을 쉽게 실행하여 격리된 노드 찾기 및 최상위 노드 순위 지정과 같은 통찰력을 얻을 수 있는 모듈을 제공합니다.

Runway의 GraphEDA 모듈의 예를 보려면 여기를 확인하세요.

제한 사항

Runway는 현재 베타 버전이며 빠르게 개발 중입니다. GitHub 문제를 제기하고 원하는 기능에 대한 피드백을 제공해 주세요. 다음은 현재 제한 사항 중 일부입니다.

• 보다 복잡한 데이터 모델링이 개발 중입니다.
• 노드에는 단일 라벨만 있을 수 있습니다.
• 고유성과 키 제약조건만 지원됩니다.
• 현재는 OpenAI 모델만 사용할 수 있습니다.
• Runway는 다른 수집 방법에 대한 코드 생성을 지원하지만 로컬 파일 수집만 지원합니다.