neo4j/neo4j-graphrag-python

これは何？

主な機能

• 01LLMを使ってテキストやPDFからナレッジグラフを構築し、Neo4jに保存できます。
• 02ベクトル検索、ハイブリッド検索、グラフのトラバーサル検索、Text2Cypherに対応するRetrieverを提供します。
• 03Neo4jのベクトルインデックスの作成とデータ登録を支援するヘルパーを備えています。
• 04OpenAI、Anthropic、Gemini、Cohere、Mistral、Bedrock、OllamaのLLMに対応しています。
• 05Weaviate、Pinecone、Qdrantなどの外部ベクトルストアを利用できます。

ユースケース

• 文書コーパスを、Neo4j上で検索可能なナレッジグラフに変換する。
• ベクトル検索を使うRAGチャットボットにグラフ由来のコンテキストを加える。
• 既存のグラフデータに対するCypherクエリで回答する、自然言語での質問機能を提供する。

クイックスタート

1. 1

   pipを使ってPyPIからパッケージをインストールします

   pip install neo4j-graphrag
2. 2

   OpenAIベースのサンプルを実行するには、OpenAI extraを指定してインストールします

   pip install "neo4j-graphrag[openai]"
3. 3

   OpenAIキーを設定し、APOCをインストールした稼働中のNeo4jインスタンスに対してサンプルを実行します

使う前に知っておきたいこと

• !ナレッジグラフの構築には、Neo4jにAPOC core libraryがインストールされている必要があります。
• !experimental namespaceは予告なく変更される可能性があるため、本番環境での使用は推奨されません。
• !nlp extraはPython 3.14ではサポートされていません。
• !ほとんどのLLMおよび埋め込みのサンプルでは、OpenAIなどの有料APIキーが必要です。

トピック

よくある質問

neo4j-graphrag-python とは？

Neo4jのグラフデータベースとLLM、ベクトル検索を組み合わせたGraphRAGアプリケーションを構築するための、公式Pythonパッケージです。 neo4j-graphragは、グラフ検索拡張生成（GraphRAG）を実現するNeo4j公式のPythonライブラリです。LLMを使って非構造化テキストやPDFからナレッジグラフを構築し、Neo4jに保存できます。さらに、グラフから関連するノードやリレーションシップを取得し、ベクトル検索の結果と組み合わせて質問に回答できます。

neo4j-graphrag-python は無料で使えますか？ライセンスは？

neo4j-graphrag-python は Other ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。

neo4j-graphrag-python は今もメンテナンスされていますか？

活発にメンテナンス中。neo4j-graphrag-python の最終コミットは 2026年10月22日 です。

neo4j-graphrag-python は何に使えますか？

文書コーパスを、Neo4j上で検索可能なナレッジグラフに変換する。 ベクトル検索を使うRAGチャットボットにグラフ由来のコンテキストを加える。 既存のグラフデータに対するCypherクエリで回答する、自然言語での質問機能を提供する。

neo4j-graphrag-python のインストール方法は？

pipを使ってPyPIからパッケージをインストールします: pip install neo4j-graphrag OpenAIベースのサンプルを実行するには、OpenAI extraを指定してインストールします: pip install "neo4j-graphrag[openai]" OpenAIキーを設定し、APOCをインストールした稼働中のNeo4jインスタンスに対してサンプルを実行します

neo4j-graphrag-python はどこで入手できますか？

ソースコードとインストール手順は GitHub にあります：https://github.com/neo4j/neo4j-graphrag-python