MazzaWill/neo4j-python-pandas-py2neo-v3

解決する問題

このプロジェクトは、Excelスプレッドシートからの表形式データをNeo4j知識グラフに変換するための例とツールを提供します。構造化されたスプレッドシートデータをグラフデータベースに変換する課題に対処し、より良い関係性のマッピング、意味的検索、および下流の機械学習実験を可能にします。

動作方法

このプロジェクトはpandasを使用してExcelファイルからノードおよび関係データを読み取り、抽出します。その後、教育的目的でのみ使用されるレガシーなpy2neo v3パスまたは現代的なNeo4jドライバー経由でNeo4jデータベースをポップレートします。現代的な実装にはベクトルインデックスとGraphRAGスタイルの意味的検索が含まれており、グラフデータに対する高度なクエリを可能にします。

対象読者

• データエンジニア：表形式データをグラフデータベースに移行したい方。
• 開発者：Neo4j内でGraphRAGやベクトル検索を実装したい方。
• 学習者：構造化データから知識グラフを構築するプロセスを学びたい方。

特徴

• 二重パス実装：教育用の基準としてのレガシーなpy2neo v3と、プロダクション対応のGraphRAG用の現代的なNeo4j 5+ドライバーの両方をサポート。
• GraphRAG統合：ベクトルインデックスと埋め込みを用いた意味的検索の例を含む。
• 機械学習準備完了：Neo4jの関係データを機械学習モデル用の行列に変換するユーティリティを提供。
• AIエージェントスキル：CSV/Excelデータから知識グラフを設計し、Cypherクエリを生成するのを支援する専用スキルをAIコーディングエージェントに提供。