介绍一下Neo4j知识图谱

Neo4j是一款高性能的图数据库，被广泛用于知识图谱的构建和查询。知识图谱是一种用于描述实体和实体之间关系的图形化数据结构，适用于各种领域的知识表示和分析。Neo4j提供了一种可扩展的、灵活的数据模型来存储和查询知识图谱。它支持高效的图形遍历和查询，可以轻松地处理大规模的知识图谱。同时，Neo4j还提供了一套完整的工具和API，方便开发人员快速构建和部署知识图谱应用。

相关问题

llm neo4j 知识图谱

本项目是基于医疗领域知识的问答系统，通过搭建一个医疗领域的知识图谱，并利用neo4j数据库进行存储和查询。知识图谱是通过关联不同实体和概念的关系来表示知识的一种图形结构。在本项目中，我们使用了Neo4j数据库来存储知识图谱，并使用关键词执行Cypher查询来进行自动问答和分析服务。

要使用llm neo4j知识图谱，首先需要导入Neo4j数据库并生成图谱。可以新建一个名为“基于医疗领域的问答系统”的数据库，并启动Neo4j数据库。

然后，可以使用Python与Neo4j进行交互。可以使用py2neo库连接到Neo4j数据库，并执行查询操作。例如，可以使用以下代码段连接到数据库并进行查询操作：

from py2neo import Graph

class AnswerSearcher:
    def __init__(self):
        self.g = Graph("bolt://localhost:7687", auth=("neo4j", "123456"))
        self.num_limit = 20

在这个代码段中，我们通过指定数据库的地址、用户名和密码来连接到Neo4j数据库，并设置了一个字符数量限制。可以根据实际情况修改连接信息和限制。

通过以上步骤，您就可以使用llm neo4j知识图谱进行问答了。

neo4j知识图谱功能

neo4j知识图谱是一种基于图数据库的知识图谱，它支持三维可视化，并且可以无缝链接neo4j数据库。它支持搜索、查找、定位、展开、高亮等功能，节点颜色、大小都可以进行自定义修改。它的前端框架为vue，后端为nodejs。节点与边可以通过配置文件进行自定义，后端提供了多个接口，包括Query、QueryNode、QueryEdge、QueryNodeConnected等。同时，它还支持模糊查找和精确查找，可以根据中间的节点展示类型多少进行显示，并且可以高亮该类型的节点。节点的属性也可以全部显示出来，根据neo4j里面节点和边属性，有多少显示多少。