图数据库是一种根据节点和边存储数据的数据库。数据以非常灵活的方式存储，无需遵循预定义的模型。该图形成了两个节点之间的关系，这种关系可以是有向的也可以是无向的。这些数据库旨在处理数据/节点之间的复杂关系。
《福布斯》最近将 RAG 应用程序评为人工智能领域最热门的事物。这并不奇怪，因为检索增强生成需要最少的代码，并有助于建立用户对大语言模型的信任。构建出色的 RAG 应用程序或聊天机器人时面临的挑战是处理结构化文本和非结构化文本。
Neo4j 是用 Java 实现的开源 NoSQL 图数据库。从2003年开始开发，2007年正式发布第一版，其源码托管于 GitHub。
几十年来，关系数据库一直主导着数据管理，但它们最近已经失去了NoSQL的替代品。虽然NoSQL数据存储不适合每个用例，但它们通常更适合大数据，这是处理大量数据的系统的简写。四种类型的数据存储用于大数据：
图数据库是基于图论实现的一种NoSQL数据库，其数据存储结构和数据查询方式都是以图论为基础的，图数据库主要用于存储更多的连接数据
“ 最后一公里 ”是电信行业使用的一个术语，指系统为实际使用该系统的客户提供链接。就图形数据库而言，它指的是终端用户可以从图中提取有价值的信息和洞察力。我们已经看到了Graph Search这个概念的例子，允许用户用自然语言表达他们的请求。今天我们会看到另一个例子。我们将利用Neo4j 2.0 的特有的优势功能来完成这项工作，因此请务必阅读关于Neo4j的上一篇文章(Neo4j 2.0 is coming)。
原文出处：http://www.yund.tech/zdetail.html?type=1&id=e5a7ca6d4e801e88790cc85b94e1f405 作者：jstarseven Neo
neo-4j由两部分组成:relationship,label和property,label或者relationship中包含property,label与label之间形成关系.
原文出处：http://www.yund.tech/zdetail.html?type=1&id=f519df57f29b22863d2a6a79326bd22b 作者：jstarseven 在深入
Cypher使用match子句查询数据，是Cypher最基本的查询子句。在查询数据时，使用Match子句指定搜索的模式，这是从Neo4j数据库查询数据的最主要的方法。match子句之后通常会跟着where子句，向模式中添加过滤性的谓词，用于对数据进行过滤。在查询数据时，查询语句分为多个部分，with子句用于对上一个查询部分的结果进行处理，以输出到下一个查询部分。
“电影关系图”实例将电影、电影导演、演员之间的复杂网状关系作为蓝本，使用Neo4j创建三者关系的图结构，虽然实例数据规模小但五脏俱全。
📷 @TOC[1] Here's the table of contents: •一、比特币是如何运作的，区块链是什么 •1.1、比特币可以用来做什么？ •1.2、在哪里可以找到区块链
最近这段时间一直在搞知识图谱的一个项目，有点忙，所以博客更新有点慢，现在第一阶段的开发基本完活，后面有空会总结几篇与neo4j有关的文章。 有关neo4j的介绍和使用场景，这里不多说了，不了解的朋友可以参考我之前的文章 http://qindongliang.iteye.com/blog/2327919 我们的使用场景是用来存知识图谱有关的数据简单说就是会把从小学到高中所有的科目的里面的知识点给存储起来，让后建立知识点与知识点之间的依赖关系，从而最终会形成一张复杂的知识网络。举个例子： 比如某个学生，要学习
Neo4j是一个高性能的,NOSQL图形数据库，它将结构化数据存储在网络上而不是表中。它是一个嵌入式的、基于磁盘的、具备完全的事务特性的Java持久化引擎，但是它将结构化数据存储在网络(从数学角度叫做图)上而不是表中。Neo4j也可以被看作是一个高性能的图引擎，该引擎具有成熟数据库的所有特性。程序员工作在一个面向对象的、灵活的网络结构下而不是严格、静态的表中——但是他们可以享受到具备完全的事务特性、企业级的数据库的所有好处。
一般情况下，我们使用数据库查找事物间的联系的时候，只需要短程关系的查询（两层以内的关联）。当需要进行更长程的，更广范围的关系查询时，就需要图数据库的功能。
最近在对图查询语言 GQL 和国际标准草案做个梳理，调研过程中找到下面这篇 mark 了没细看的旧文（毕竟收藏就是看过）。做个简单的记录。
标签属性图模型 • Nodes – 节点。在其他图模型中称作“点”、“顶点”、“对象”。 • Relationships – 关系。在其他图模型中也称作“边”、“弧”、“线”。关系拥有类型。 • Properties – 属性，可以定义在节点和关系上。 • Labels – 标签，代表节点的类别。
•一、超级节点 •1.1 超级节点概念 •1.2 从图数据网络中寻找超级节点•二、与超级节点相关的关键问题案例•三、模拟超级节点 •3.1 服务器资源 •3.2 构建模拟数据的图数据模型 •3.3 模拟超级节点的数据规模•四、超级节点建模优化 •4.1 关系结构优化方案 •4.2 标签细分遍历图可减少节点规模•五、增删改操作优化 •5.1 服务器优化 •5.2 图库配置优化 •5.3 JVM调优 •5.4 批量操作 •5.5 服务器端操作文件•六、检索效率提升 •6.1 查询优化 •6.2 预热数据 •6.3 图数据库索引 •6.4 图数据库全文检索lucene接口 •6.5 图数据库全文检索集成Elasticsearch •6.5.1 数据同步-关联存储 •6.5.2 数据同步-监控程序同步 •6.5.3 Elasticsearch调优•七、自规避路径查询 •7.1 查询场景案例 •7.2 自规避查询实现
neo4j是一个图形数据库也可以叫做知识图谱，知识图谱的数据包含实体、属性、关系。知识图谱就是通过不同知识的关联性形成一个网状的知识结构。当前AI领域热门的计算机图像、语音识别甚至是NLP，其实都是AI的感知能力，真正AI的认知能力，就要靠知识图谱。
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文章的开头我们先来看下什么是图数据库，根据维基百科的定义：图数据库是使用图结构进行语义查询的数据库，它使用节点、边和属性来表示和存储数据。
Cypher 是 Neo4j 提出的图查询语言，是一种声明式的图数据库查询语言，如同关系数据库中的 SQL，它拥有精简的语法和强大的表现力，能够精准且高效地对图数据进行查询和更新。
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Match (n:Person {id:'baba'}) set n.name='张三',n.age=50 return n
随着社交、电商、金融、零售、物联网等行业的快速发展，现实社会织起了了一张庞大而复杂的关系 网，传统数据库很难处理关系运算。大数据行业需要处理的数据之间的关系随数据量呈几何级数增长， 急需一种支持海量复杂数据关系运算的数据库，图数据库应运而生。 世界上很多著名的公司都在使用图数据库，比如：
在上篇文章里，我们从Joern入手大致介绍了CPG(Code Property Graph)的设计理念和简单逻辑
数据标注是监督学习方法应用于许多问题的主要瓶颈。因此，直接从无标签数据中学习的无监督方法显得越来越重要。对于与无监督句法分析相关的任务来说，离散生成模型近年来占据着主导地位，如词性标注（POS）归纳（Blunsom and Cohn, 2011; Stratos et al., 2016）和无监督依存分析（Klein and Manning, 2004; Cohen and Smith, 2009; Pate and Johnson, 2016）。尽管类似的模型在一系列无监督任务中取得了成功，但它们大多忽略了有监督自然语言处理应用中显而易见的连续词表示的作用（He et al., 2017; Peters et al., 2018）。本文着眼于利用并显式地表征句法结构的无监督模型中的连续词嵌入。
选自tkipf.github 作者：Thomas Kipf 机器之心编译 参与：李诗萌、刘晓坤 本文介绍了图卷积网络的基本结构，和最新的研究进展，并指出了当前模型的优缺点。通过对半监督学习应用 GCN 证明三层 GCN 模型不需要节点的任何特征描述就可以对只有一个标签实例的类进行线性分离。 GitHub 链接：https://github.com/tkipf/gcn 论文链接：https://arxiv.org/abs/1609.02907 概览 在当今世界中许多重要的数据集都以图或网络的形式出现：社交网
来源：机器之心 本文长度为3476字，建议阅读7分钟 本文为你介绍图卷积网络的基本结构和最新的研究进展，并用一个简单的一阶 GCN 模型进行图嵌入。 本文介绍了图卷积网络的基本结构和最新的研究进展，并指出了当前模型的优缺点。通过对半监督学习应用 GCN 证明三层 GCN 模型不需要节点的任何特征描述就可以对只有一个标签实例的类进行线性分离。 GitHub 链接：https://github.com/tkipf/gcn 论文链接：https://arxiv.org/abs/1609.02907 概览 在当
用一阶方法训练的神经网络已经对很多应用产生了显著影响，但其理论特性却依然成谜。一个经验观察是，即使优化目标函数是非凸和非平滑的，随机初始化的一阶方法（如随机梯度下降）仍然可以找到全局最小值（训练损失接近为零）。令人惊讶的是，这个特性与标签无关。在 Zhang 等人的论文 [2016] 中，作者用随机生成的标签取代了真正的标签，但仍发现随机初始化的一阶方法总能达到零训练损失。
我想演示如何将Stack Overflow快速导入到Neo4j中。之后，您就可以通过查询图表以获取更多信息，然后可以在该数据集上构建应用程序。如果你愿意，我们有一个运行着的（只读）Neo4j服务器，其数据在这里提供。
如果你熟悉知识图谱和图数据库 NebulaGraph，可以直接跳到 “RAG 具体实现” 章节。如果你不熟悉 NebulaGraph，请继续往下读。
Cypher中的LOAD CSV命令允许我们指定一个文件路径、是否有头文件、不同的值定界符，以及Cypher语句，以便我们在图形中对这些表格数据进行建模。
从关系数据库抽取图数据，需要考虑的一个场景是新增数据的处理【其中任务状态的依赖与数据依赖关系非常重要】。从一个自动化抽取图数据的工具角度来说，自动化生成脚本可以与如下实现完成对接【即设计好schema之后自动生成如下脚本】。该设计方案可以与自动化抽取图数据的工具无缝集成。 在现有的Airflow调度系统中【可以自行实现调度逻辑或者可以是其它的调度系统，本文的设计思路可以借鉴】，可以设计Task和DAG来完整增量数据的处理，完成线上数据的持续更新需求。在构建TASK时，按照图数据的特点设计了节点TASK和关系TASK，并在同一个DAG中执行调度。【DAG的设计可以是某一类业务数据的处理流程】在下面的案例中主要展示了担保关系图数据的构建设计。
Neo4j是一个NoSQL的图数据库管理系统，图是一个比线性表和树更高级的数据结构。具有始终保持高效查询性能，不会因数据的增长而降低查询的反应能力，具备事务管理特性，完全支持ACID事务管理。
Substance 3D Designer，这是一款十分专业的创意设计软件，非常适合设计行业的人员使用，它可以为使用者提供一站式的模型设计服务，从零到3D模型的完成，都能在软件中实现，同时设计师还能在软件内创建专属于你自己的纹理材质和模型模板。
本篇分享一个插件内自带语法解析的框架——Postgresql图插件AGE，不关注插件的具体功能，只关注插件的框架。
本文的第一部分介绍了Neo4j及其Cypher查询语言。如果您已经阅读了第1部分，那么您已经了解了为什么Neo4j和其他图形数据库特别受社交图形或网络中用户之间关系建模的影响。您还在开发环境中安装了Neo4j，并概述了使用此数据存储的基本概念 - 即节点和关系。
通常来说，常规神经消息传递算法在消息排列下是不变的，因此会忘记信息流如何在网络中传递。
cypher是neo4j官网提供的声明式查询语言，非常强大，用它可以完成任意的图谱里面的查询过滤，我们知识图谱的一期项目 基本开发完毕，后面会陆续总结学习一下neo4j相关的知识。今天接着上篇文章来看下neo4j的cpyher查询的一些基本概念和语法。 一，Node语法 在cypher里面通过用一对小括号()表示一个节点，它在cypher里面查询形式如下： 1，() 代表匹配任意一个节点 2, (node1) 代表匹配任意一个节点，并给它起了一个别名 3, (:Lable) 代表查询一个类型的数据 4, (
在现实世界中存在大量的图结构数据，图神经网络已成为分析这些数据的标准范式，GNN 对图结构有较高的敏感性，不同的图结构得到的表征会很不一样。但是往往图数据中存在较多的噪声者图的不完整性都会使得 GNN 习得的表征较差，这不利于下游任务。
三大概念 标签label 相当于数据表，比如Person 节点 node 也叫定点，标签下可以有N个节点，每个节点表示一个对象，可以代表一个实体。 relation 关系 节点之间的连线代表对
0.说在前面1.数据处理2.Apoc导入3.Neo4J导入展示4.Web开发5.动态交互可视化6.可视化展示7.作者的话
备注：本文APOC是基于Neo4j3.5版本进行安装，原因在于本地电脑的Java版本为1.8
先把SDTE的RTEXT修改为带有参数化表达式的材料描述，我选择了弯头、阀门、管子、垫片、三通（模拟异径管类型）几种材料进行测试：
图表是由边连接的一组顶点。在数据库领域，图形是一组项目，每个项目与数据集中的另一个项目具有任何类型的关系。
今天介绍的是由北京邮电大学、昆士兰大学等高校机构共同发表在WSDM 2023会议上的一篇论文：
近来 NebulaGraph 社区在 LLM + Graph 和 Graph RAG 领域进行了深入的探索和分享。在 LlamaIndex 和 LangChain 中，NebulaGraph 引入了一系列知识图谱和图存储工具，支持编排、图谱与大模型间的交互。之前，NebulaGraph 布道师古思为作为这项工作的主要贡献者已向大家详细介绍了如何构建图谱、Text2Cypher、GraphRAG、GraphIndex 等方法，并展示了相关示例与效果。
CQL代表Cypher查询语言，像Oracle数据库具有查询语言SQL，Neo4j具有CQL作为查询语言。
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