你是一名数据工程师，现在给你一个基础知识库，包括了实体的名称表格（entity.csv），实体的属性和属性表格(attribute.csv)和实体与实体间的关系表格(relation.csv)，这些表格中包含了大量的数据。在此基础上你会如何利用python语言和neo4j数据库构建一个知识图谱，你能给出你构建知识图谱的具体步骤和代码吗？

当面对大量的数据时，我们需要构建一个知识图谱来更好地组织和管理数据。在这里，我将介绍如何使用Python和Neo4j数据库构建一个知识图谱，包括以下步骤：

1. 安装并配置Neo4j数据库和Python的驱动程序py2neo。
2. 从CSV文件中读取实体、属性和关系数据。
3. 创建实体节点并将其添加到Neo4j数据库中。
4. 创建属性节点并将其添加到Neo4j数据库中。
5. 创建关系并将其添加到Neo4j数据库中。

下面是代码示例：

# 导入必要的库
from py2neo import Graph, Node, Relationship
import pandas as pd

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

# 从CSV文件中读取实体、属性和关系数据
entity_df = pd.read_csv('entity.csv')
attribute_df = pd.read_csv('attribute.csv')
relation_df = pd.read_csv('relation.csv')

# 创建实体节点并将其添加到Neo4j数据库中
for index, row in entity_df.iterrows():
    entity_node = Node(row['entity_name'])
    graph.create(entity_node)

# 创建属性节点并将其添加到Neo4j数据库中
for index, row in attribute_df.iterrows():
    attribute_node = Node(row['attribute_name'])
    graph.create(attribute_node)

# 创建关系并将其添加到Neo4j数据库中
for index, row in relation_df.iterrows():
    start_node = Node(row['start_entity'])
    end_node = Node(row['end_entity'])
    attribute_node = Node(row['attribute_name'])
    relationship = Relationship(start_node, row['relation_type'], end_node)
    graph.create(relationship)

我们可以看到，这个示例代码非常简单，但是它可以帮助我们构建一个简单的知识图谱。当然，我们还可以根据实际情况进行更多的优化和改进。