Repolode
Предложить
neo4j

neo4j/neo4j-graphrag-python

Официальная Python-библиотека Neo4j для создания приложений GraphRAG, объединяющих графовые базы данных Neo4j, LLM и векторный поиск.

Открыть на GitHubСайт
Звёзды
1,316
Форки
257
Открытые issues
44
Последний коммит
5 часов назад

Что это?

neo4j-graphrag — официальная Python-библиотека Neo4j для генерации с дополненной выборкой из графа (GraphRAG). С её помощью разработчики могут извлекать из неструктурированного текста и PDF-файлов графы знаний с помощью LLM, сохранять их в Neo4j, а затем отвечать на вопросы, извлекая из графа релевантные узлы и связи и дополняя результаты векторного поиска.

В пакет входят класс Pipeline для гибкого построения графов знаний и обёртка SimpleKGPipeline, упрощающая настройку. Также доступны механизмы извлечения данных для векторного, гибридного поиска и обхода графа, Text2CypherRetriever для генерации запросов Cypher и инструменты для создания и заполнения векторных индексов Neo4j. Для построения графов знаний в экземпляре Neo4j должна быть установлена библиотека APOC core.

Провайдеры LLM и эмбеддингов устанавливаются как дополнительные зависимости. Поддерживаются OpenAI, Azure OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Vertex AI, Cohere, Mistral, Amazon Bedrock и Ollama; для локальных эмбеддингов также поддерживается sentence-transformers. С механизмами извлечения данных можно использовать внешние векторные хранилища Weaviate, Pinecone и Qdrant. Пакет поддерживает Python 3.10–3.14.

Ключевые возможности

  • 01Строит графы знаний по текстам и PDF-файлам с помощью LLM и сохраняет их в Neo4j.
  • 02Предоставляет механизмы извлечения данных для векторного и гибридного поиска, обхода графа и Text2Cypher.
  • 03Включает инструменты для создания и заполнения векторных индексов Neo4j.
  • 04Поддерживает LLM OpenAI, Anthropic, Gemini, Cohere, Mistral, Bedrock и Ollama.
  • 05Позволяет использовать внешние векторные хранилища, такие как Weaviate, Pinecone и Qdrant.

Сценарии использования

  • Преобразование корпуса документов в граф знаний в Neo4j, доступный для запросов.
  • Добавление контекста из графа в RAG-чат-бота с векторным поиском.
  • Ответы на вопросы пользователей на естественном языке с помощью запросов Cypher к существующим данным графа.

Темы

#graphrag#rag#neo4j#knowledge-graph#graph-database#llm#vector-search#python#ai#cypher

Частые вопросы

Что такое neo4j-graphrag-python?
Официальная Python-библиотека Neo4j для создания приложений GraphRAG, объединяющих графовые базы данных Neo4j, LLM и векторный поиск. neo4j-graphrag — официальная Python-библиотека Neo4j для генерации с дополненной выборкой из графа (GraphRAG). С её помощью разработчики могут извлекать из неструктурированного текста и PDF-файлов графы знаний с помощью LLM, сохранять их в Neo4j, а затем отвечать на вопросы, извлекая из графа релевантные узлы и связи и дополняя результаты векторного поиска.
neo4j-graphrag-python можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
neo4j-graphrag-python распространяется с открытым исходным кодом под лицензией Other. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
neo4j-graphrag-python всё ещё поддерживается?
Активно поддерживается. Последний коммит в neo4j-graphrag-python — 22 окт. 2026 г..
Для чего можно использовать neo4j-graphrag-python?
Преобразование корпуса документов в граф знаний в Neo4j, доступный для запросов. Добавление контекста из графа в RAG-чат-бота с векторным поиском. Ответы на вопросы пользователей на естественном языке с помощью запросов Cypher к существующим данным графа.
Где скачать neo4j-graphrag-python?
Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/neo4j/neo4j-graphrag-python

Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.

Похожие проекты