Neo4j GraphQL 项目教程
项目介绍
Neo4j GraphQL 是一个开源项目,旨在将 GraphQL 与 Neo4j 图数据库无缝集成。通过这个项目,开发者可以使用 GraphQL 查询语言来操作 Neo4j 数据库,从而简化数据访问和操作的复杂性。Neo4j GraphQL 提供了强大的类型系统,使得开发者可以轻松定义和查询图数据模型。
项目快速启动
安装依赖
首先,确保你已经安装了 Node.js 和 npm。然后,通过 npm 安装 @neo4j/graphql 和 neo4j-driver:
npm install @neo4j/graphql neo4j-driver
创建 GraphQL Schema
接下来,创建一个 GraphQL Schema 文件 schema.graphql,定义你的数据模型:
type Movie {
title: String!
released: Int!
actors: [Person!]! @relationship(type: "ACTED_IN", direction: IN)
}
type Person {
name: String!
actedIn: [Movie!]! @relationship(type: "ACTED_IN", direction: OUT)
}
初始化 Neo4j 数据库
在你的项目中创建一个 index.js 文件,初始化 Neo4j 数据库连接并启动 GraphQL 服务器:
const { ApolloServer } = require('apollo-server');
const { Neo4jGraphQL } = require('@neo4j/graphql');
const neo4j = require('neo4j-driver');
const typeDefs = require('./schema.graphql');
const driver = neo4j.driver(
'bolt://localhost:7687',
neo4j.auth.basic('neo4j', 'password')
);
const neoSchema = new Neo4jGraphQL({ typeDefs, driver });
const server = new ApolloServer({
schema: neoSchema.schema,
});
server.listen().then(({ url }) => {
console.log(`🚀 Server ready at ${url}`);
});
启动服务器
运行以下命令启动 GraphQL 服务器:
node index.js
现在,你可以通过访问 http://localhost:4000 来使用 GraphQL Playground 进行查询和操作。
应用案例和最佳实践
应用案例
Neo4j GraphQL 适用于需要处理复杂关系数据的场景,例如社交网络、推荐系统、知识图谱等。以下是一个简单的社交网络应用案例:
type User {
id: ID!
name: String!
friends: [User!]! @relationship(type: "FRIEND_OF", direction: OUT)
}
type Post {
id: ID!
content: String!
author: User! @relationship(type: "POSTED_BY", direction: IN)
}
最佳实践
- 定义清晰的 Schema:确保你的 GraphQL Schema 清晰且易于理解,避免过度复杂的嵌套关系。
- 使用索引:在 Neo4j 中为常用字段创建索引,以提高查询性能。
- 批量操作:使用批量操作来减少数据库的往返次数,提高效率。
典型生态项目
Neo4j Bloom
Neo4j Bloom 是一个可视化工具,可以帮助你直观地探索和分析 Neo4j 数据库中的数据。它与 Neo4j GraphQL 结合使用,可以提供强大的数据可视化能力。
Neo4j APOC
Neo4j APOC(Awesome Procedures on Cypher)是一个库,提供了许多有用的 Cypher 函数和过程,可以与 Neo4j GraphQL 结合使用,扩展数据库的功能。
Neo4j Graph Data Science
Neo4j Graph Data Science 是一个图算法库,提供了多种图算法,如社区检测、路径查找等。结合 Neo4j GraphQL,可以实现更复杂的图分析任务。
通过这些生态项目,Neo4j GraphQL 可以更好地满足不同场景下的需求,提供更强大的功能和性能。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00