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NOSQL之Neo4j：Neo4j的简介、安装和使用方法(Neo4j搭配JDK安装的图文教程)、案例应用之详细攻略_neo4j专业版

作者：人工智能uu | 2024-07-29 06:10:29

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neo4j专业版

NOSQL之Neo4j：Neo4j的简介、安装和使用方法(Neo4j搭配JDK安装的图文教程)、案例应用之详细攻略

目录

1、Cypher语言

Neo4j之Cypher：Cypher查询语言的简介、语法、使用案例之详细攻略

Neo4j的安装和使用方法

1、Neo4j搭配JDK安装的图文教程

第一步，下载安装JDK并配置环境

配置环境变量

第二步，下载安装Neo4j并配置环境

配置环境变量

开启服务并在浏览器中访问

第三步，如果采用python连接neo4j数据库，则需要下载neo4j

2、neo4j在Web端的使用方法

第一步，打开Neo4j Browser，并输入账号和密码

第二步，在Neo4j Browser中查看节点及其之间的关系

Neo4j的应用案例

1、python语言连接Neo4j数据库的应用案例

Neo4j之python：利用python语言(多种代码编程案例,比如将csv格式电影评分数据集)将数据写入到neo4j图数据库的应用案例

Python之Neo4j：利用Python编程将titanic泰坦尼克号数据集存储到 Neo4j数据库中并使用 Cypher语言进行查询(CLI方式查询/Web界面方式查询)代码实战

Python之Neo4j：利用Python编程将社交网络数据(DataFrame格式)存储到 Neo4j数据库并根据其关系创建节点(用户/帖子/评论)和建立关系(用户发布帖子/用户评论帖子/用户间朋友关系)+使用 Cypher语言进行查询(CLI方式查询/Web界面方式查询)代码实战

2、基于Neo4j图数据库实现图算法推荐

ML之KG：基于自定义电影知识图谱数据集利用基于图的推荐算法(Neo4j图数据库+Cypher查询语言)实现对用户进行Top5电影推荐案例—查询语句有问题待解决(图未创建成功)

ML之GB：基于MovieLens电影评分数据集利用基于图的推荐算法(Neo4j图数据库+Cypher查询语言)实现对用户进行Top5电影推荐案例

3、基于Neo4j构建知识图数据库实现LLM增强RAG的功能

LLMs之KG-RAG-Agent：基于LangChain框架利用知识图谱(Neo4j构建知识图数据库+Cyphe查询语言)结合RAG技术打造多种工具的Agent进而实现与图知识库对话查询的机器人应用实战案例——导入知识图谱数数据(Neo4j)→基于向量索引和OpenAIEmbeddings构建RetrievalQA并测试相似性搜索→创建一个GraphCypherQAChain的Cyphe图查询式问答系统并并使用知识图谱测试→创建多模态Agent并测试(定义一个工具列表【Tasks/Graph】+创建一个多模态Agent+测试多模态Agent回答问题)

Neo4j的简介

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。

1、Cypher语言

Neo4j之Cypher：Cypher查询语言的简介、语法、使用案例之详细攻略

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