AutoSchemaKG与Neo4j集成指南高效存储和管理知识图谱数据【免费下载链接】AutoSchemaKGThis repository contains the implementation of AutoSchemaKG, a novel framework for automatic knowledge graph construction that combines schema generation via conceptualization.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/au/AutoSchemaKGAutoSchemaKG是一个创新的知识图谱构建框架它通过概念化生成模式实现自动知识图谱构建。本指南将详细介绍如何将AutoSchemaKG与Neo4j集成实现知识图谱数据的高效存储和管理帮助新手和普通用户快速上手这一强大的组合。为什么选择AutoSchemaKG与Neo4j集成AutoSchemaKG提供了自动构建知识图谱的能力而Neo4j作为领先的图数据库为知识图谱提供了高效的存储和查询支持。两者结合可以充分发挥各自优势实现知识图谱的自动化构建、高效存储和灵活查询。AutoSchemaKG标志融合了知识图谱网络与齿轮元素象征自动化知识图谱构建能力快速开始使用预构建的Neo4j服务器下载预配置的Neo4j服务器最简单的开始方式是下载预配置的Neo4j服务器其中已经导入了数据。您可以从Huggingface Dataset下载特定的数据集DatasetFile NameSizeDescriptionCommon Crawlneo4j-server-cc.zip~213 GBLarge-scale web crawl data.Wikineo4j-server-wiki.zip~74.1 GBWikipedia-based knowledge graph.Pes2oneo4j-server-pes2o.zip~53.2 GBAcademic papers dataset.使用以下命令通过CLI下载# 安装huggingface-cli pip install huggingface_hub # 下载特定文件例如Wiki hf download gzone0111/AutoSchemaKG ATLAS Neo4j Server Zip/neo4j-server-wiki.zip --local-dir . --repo-type dataset启动Neo4j服务器解压下载的文件后使用以下命令启动服务器# 将{dataset-name}替换为wiki、pes2o或cc ./neo4j-server-{dataset-name}/bin/neo4j start从源代码构建完整集成步骤1. 设置Neo4j环境我们提供了脚本用于下载Neo4j Community Edition安装所需插件APOC、GDS并配置环境cd neo4j_scripts sh get_neo4j_cc.sh # 用于Common Crawl sh get_neo4j_pes2o.sh # 用于Pes2o sh get_neo4j_wiki.sh # 用于Wiki配置Neo4j将AutoschemaKG/neo4j_scripts/neo4j.conf复制到neo4j-server-{dataset}/conf/neo4j.conf更新dbms.default_database为您所需的数据集名称例如wiki-csv-json-text配置端口Bolt、HTTP、HTTPS以避免运行多个服务器时的冲突2. 准备数据下载数据从Huggingface Dataset下载CSV转储hf download gzone0111/AutoSchemaKG --include ATLAS Neo4j Dump/* --local-dir . --repo-type dataset解压缩数据运行decompress_csv_files.sh脚本将所有zip文件并行解压缩到decompressed目录然后将文件移动到Neo4j服务器的./import目录。存储要求确保您有足够的磁盘空间。导入和解压缩后的大致大小目录大小./neo4j-server-wiki342 GB./neo4j-server-cc907 GB./neo4j-server-pes2o249 GB./import(原始CSV)2.3 TB3. 导入数据到Neo4j使用neo4j-admin import加载CSV文件这比CypherLOAD CSV处理大型数据集快得多。示例导入Wiki图谱./neo4j-server-wiki/bin/neo4j-admin database import full wiki-csv-json-text \ --nodes./import/text_nodes_en_simple_wiki_v0_from_json_with_numeric_id.csv \ ./import/triple_nodes_en_simple_wiki_v0_from_json_without_emb_with_numeric_id.csv \ ./import/concept_nodes_en_simple_wiki_v0_from_json_without_emb.csv \ --relationships./import/text_edges_en_simple_wiki_v0_from_json.csv \ ./import/triple_edges_en_simple_wiki_v0_from_json_without_emb_full_concept_with_numeric_id.csv \ ./import/concept_edges_en_simple_wiki_v0_from_json_without_emb.csv \ --overwrite-destination \ --multiline-fieldstrue \ --id-typestring \ --verbose --skip-bad-relationshipstrue托管RAG APINeo4j服务器运行后您可以托管ATLAS RAG API以执行检索python example/example_scripts/neo4j_kg/atlas_api_server_demo.py确保在脚本中配置LargeKGConfig以指向您的Neo4j实例URI、用户名、密码和正确的FAISS索引。使用示例查询知识图谱您可以使用OpenAI兼容的客户端查询托管的RAG API参考example/example_scripts/neo4j_kg/atlas_api_client_demo.pyfrom openai import OpenAI # 指向您托管的API base_url http://0.0.0.0:10089/v1/ client OpenAI(api_keyEMPTY, base_urlbase_url) message [ { role: system, content: You are a helpful assistant that answers questions based on the knowledge graph., }, { role: user, content: Question: Who is Alex Mercer?, } ] response client.chat.completions.create( modelllama, messagesmessage, max_tokens2048, temperature0.5, extra_body { retriever_config: { topN: 5, number_of_source_nodes_per_ner: 1, sampling_area: 10 } } ) print(response.choices[0].message.content)管理Neo4j服务器的实用脚本项目提供了一系列脚本用于管理Neo4j服务器位于neo4j_scripts/目录start_neo4j_demo.sh: 启动演示用Neo4j服务器stop_neo4j_wiki.sh: 停止Wiki数据集的Neo4j服务器stop_all_neo4j.sh: 停止所有运行的Neo4j服务器总结通过本指南您已经了解了如何将AutoSchemaKG与Neo4j集成实现知识图谱的高效存储和管理。无论是使用预构建的服务器快速开始还是从源代码构建完整的解决方案AutoSchemaKG与Neo4j的组合都能为您提供强大的知识图谱构建和查询能力。要深入了解更多功能请参考项目文档和示例脚本开始您的知识图谱之旅吧 【免费下载链接】AutoSchemaKGThis repository contains the implementation of AutoSchemaKG, a novel framework for automatic knowledge graph construction that combines schema generation via conceptualization.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/au/AutoSchemaKG创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考