Graphexp 开源项目教程
1. 项目介绍
Graphexp 是一个轻量级的 Web 界面,用于探索和显示存储在 Gremlin 图数据库中的图数据。它通过 Gremlin 服务器(版本 3.2.x 及以上)与图数据库进行交互,并使用 D3.js 进行图的可视化。Graphexp 旨在提供一个简单而高效的工具,帮助用户快速探索和分析图数据。
2. 项目快速启动
2.1 环境准备
在开始之前,请确保您已经安装了以下软件:
- Docker
- 现代 Web 浏览器(如 Chrome、Firefox)
2.2 下载并运行 Graphexp
-
克隆项目仓库:
git clone https://github.com/armandleopold/graphexp.git cd graphexp
-
使用 Docker 运行 Gremlin 服务器和 Graphexp:
docker-compose up -d
-
打开浏览器,访问
http://localhost:8183/graphexp.html
,您将看到 Graphexp 的界面。
2.3 配置 Gremlin 服务器
在 Graphexp 界面中,您可以在页面底部配置 Gremlin 服务器的设置。默认情况下,Gremlin 服务器的地址为 localhost:8182
。您需要指定通信协议(WebSocket 或 REST)和 Gremlin 服务器的版本。
3. 应用案例和最佳实践
3.1 探索图数据
Graphexp 提供了一个直观的界面,允许用户通过点击节点来探索图数据。例如,您可以点击一个节点来查看其邻居节点和边,或者使用搜索功能来查找特定的节点或节点组。
3.2 查询图数据库
在顶部导航栏中,您可以使用不同的搜索选项来查询图数据库。例如,您可以通过节点标签、节点属性或边标签来过滤和查找节点。
3.3 可视化概念
Graphexp 的可视化基于“层”的概念,允许用户逐步深入图数据。每次点击节点时,其邻居节点会显示在当前层中,而之前的节点会逐渐消失。这种设计有助于用户专注于当前的探索路径。
4. 典型生态项目
4.1 Gremlin 图数据库
Gremlin 是一个图遍历语言,广泛用于图数据库的查询和操作。Graphexp 通过 Gremlin 服务器与图数据库进行交互,提供了强大的图数据探索功能。
4.2 D3.js
D3.js 是一个用于数据可视化的 JavaScript 库。Graphexp 使用 D3.js 来实现图的可视化,提供了丰富的交互功能和美观的视觉效果。
4.3 Docker
Docker 是一个容器化平台,允许用户轻松部署和管理应用程序。Graphexp 提供了 Docker 配置文件,使用户能够快速启动 Gremlin 服务器和 Graphexp 界面。
通过以上模块的介绍,您应该能够快速上手并使用 Graphexp 进行图数据的探索和分析。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~042CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava03GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。06GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0295- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









