实体已经导入到知识图谱后，python将csv文档批量利用neo4j创建成知识图谱关系代码

如果您已经将实体导入到知识图谱中，并且想要使用CSV文档批量创建关系，可以使用以下代码示例：

from py2neo import Graph, Node, Relationship

# 连接Neo4j数据库
graph = Graph("bolt://localhost:7687", auth=("neo4j", "password"))

# 读取CSV文档并遍历每一行数据
with open("data.csv", "r") as file:
    for line in file:
        # 解析CSV行数据
        row = line.strip().split(",")

        # 获取节点对象
        node1 = graph.nodes.match("Label1", property1=row[0]).first()
        node2 = graph.nodes.match("Label2", property2=row[1]).first()

        # 创建关系对象并添加到Neo4j数据库
        if node1 and node2:
            rel = Relationship(node1, "RELATES_TO", node2, property3=row[2])
            graph.create(rel)
        else:
            print("Error: Node not found!")

在这个示例中，我们假设CSV文档有三列属性，分别对应两个节点和一个关系的属性。我们使用`graph.nodes.match()`方法查找节点对象，并使用`Relationship()`方法创建关系对象。如果找到了所有节点对象，则将关系对象添加到Neo4j数据库中。如果找不到某个节点对象，则输出错误信息。请注意，在实际应用中，您需要根据CSV文档和知识图谱关系模型来进行调整代码。