Neo4j Neo.TransientError.General.MemoryPoolOutOfMemoryError

The allocation of an extra 4.0 MiB would use more than the limit 2.0 GiB. Currently using 2.0 GiB. dbms.memory.transaction.total.max threshold reached

NebulaGraph实战:1-NebulaGraph安装和基础操作

以前使用Neo4j图数据库,考虑到生产环境需要最终选择了NebulaGraph图数据库。对于数据要求比较高的领域,比如医疗、财务等,暂时还是离不开知识图谱的。后面主要围绕LLM+KG做一些行业解决方案和产品,涉及的技术主要是对话、推荐、检索这3个大的方向,可用于客服系统和聊天机器人等。 1.安装Ne

知识图谱(Knowledge Graph)- Neo4j 5.10.0 CentOS 安装

[知识图谱(Knowledge Graph)- Neo4j 5.10.0 Docker 安装](https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/17623086.html) [知识图谱(Knowledge Graph)- Neo4j 5.10.0 CentOS 安装](https

知识图谱(Knowledge Graph)- Neo4j 5.10.0 Docker 安装

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知识图谱(Knowledge Graph)- Neo4j 5.10.0 使用 - CQL - 太极拳传承谱系表

目录创建节点删除节点查询节点创建关系新节点无属性关系删除关系案例 -- 太极拳传承谱系表创建传承人创建师徒关系创建第N代传承人案例 -- 批量执行 看到后面的案例再实操作 删除数据库中以往的图 MATCH (n) DETACH DELETE n 创建节点 CREATE命令语法 Neo4j CQL“C

知识图谱(Knowledge Graph)- Neo4j 5.10.0 Desktop & GraphXR

下载地址:https://neo4j.com/download/ ## 安装 ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/80824/202308/80824-20230816104928898-1342667053.png) 下载时会产生激活码(保存下来)

知识图谱(Knowledge Graph)- Neo4j 5.10.0 Desktop & GraphXR 连接自建数据库

``` #输入查看数据库连接 neo4j$ :server status ``` ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/80824/202308/80824-20230816130548712-41133454.png) 添加 远程连接,输入连接地址 !

知识图谱(Knowledge Graph)- Neo4j 5.10.0 使用 - Java SpringBoot 操作 Neo4j

上一篇使用了 CQL 实现了太极拳传承谱,这次使用JAVA SpringBoot 实现,只演示获取信息,源码连接在文章最后 三要素 在知识图谱中,通过三元组 集合的形式来描述事物之间的关系: - 实体:又叫作本体,指客观存在并可相互区别的事物,可以是具体的人、事、物,也可以是抽象的概念或联系,实体是

知识图谱(Knowledge Graph)- Neo4j 5.10.0 使用 - Python 操作

数据基于: [知识图谱(Knowledge Graph)- Neo4j 5.10.0 使用 - CQL - 太极拳传承谱系表](https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/17631347.html) 这是一个非常简单的web应用程序,它使用我们的Movie图形数据集来提供列

Python连接Neo4j工具比较 Neo4j Driver、py2neo

py2neo 目前不支持 neo4j 5.X,Neo4j Driver for Python是官方提供的驱动程序,提供了与Neo4j数据库进行通信的基本功能,如果你更倾向于底层的控制,或者你的项目对性能要求较高。而py2neo则提供了更多的功能和便利性,以简化与Neo4j数据库的交互,更高级的抽象和便利性,以及一些附加的功能。选择哪个库取决于您的具体需求和偏好。

Python FastAPI 获取 Neo4j 数据

### 前提条件 - 先往Neo4j 里,准备数据 参考:https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/17631347.html#%E5%88%9B%E5%BB%BA%E4%BC%A0%E6%89%BF%E4%BA%BA - 搭建 FastAPI 项目:https://www

在线问诊 Python、FastAPI、Neo4j — 创建药品节点

目录前提条件创建节点 Demo准备数据创建药品标签节点 在线问诊 Python、FastAPI、Neo4j — 创建节点 Neo4j 节点的标签可以理解为 Java 中的实体。 根据常规流程:首先有什么症状,做哪些对应的检查,根据检查诊断什么疾病,需要用什么药物治疗,服药期间要注意哪些饮食,需要做哪

在线问诊 Python、FastAPI、Neo4j — 创建症状节点

目录症状数据创建节点附学习 电子病历中,患者主诉对应的相关检查,得出的诊断以及最后的用药情况。症状一般可以从主诉中提取。 症状数据 symptom_data.csv CSV 中,没有直接一行一个症状,主要想后面将 症状 => 疾病 做关联,最后会在一个 Excel 中表达 所以每行实际对应一个症病,

在线问诊 Python、FastAPI、Neo4j — 创建 检查节点

目录检查数据创建节点 根据不同的症状,会建议做些相对应的检验、检查 检查数据 examine_data.csv 建议值用“”引起来。避免中间有,号造成误识别 检查 "膝关节核磁" "眼睛酸胀" "视力" "砂眼" "辨色力" "角膜" "眼底" 创建节点 参考 创建药品 节点。 import log

在线问诊 Python、FastAPI、Neo4j — 创建 饮食节点

目录饮食数据创建节点 根据疾病、症状,判断出哪些饮食不能吃,哪些建议多吃 饮食数据 foods_data.csv 建议值用“”引起来。避免中间有,号造成误识别 饮食 "辣椒" "大蒜" "芥末" "海鲜" "胡萝卜" "核桃仁" "菠菜" "西红柿" "香蕉" 创建节点 重构代码,将 def exe

在线问诊 Python、FastAPI、Neo4j — 创建 节点关系

目录关系:症状-检查关系:疾病-症状代码重构 relationship_data.csv 症状,检查,疾病,药品,宜吃,忌吃 "上下楼梯疼,不能久站,感觉有点肿","膝关节核磁","右膝髌上囊及关节腔少量积液","扶他林","西红柿,香蕉","辣椒,大蒜" "眼睛胀痛,干涩,畏光,眼胀,眼痛,看东西

在线问诊 Python、FastAPI、Neo4j — 提供咨询接口服务

目录构建服务层接口路由层PostMan 调用 采用 Fast API 搭建服务接口: https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/17684079.html Fast API 文档:https://fastapi.tiangolo.com/zh/ 构建服务层 qa_servi

在线问诊 Python、FastAPI、Neo4j — 问题咨询

目录查出节点拼接节点属性测试结果问答演示 通过节点关系,找出对应的节点,获取节点属性值,并拼接成想要的结果。 接上节生成的CQL # 输入 question_class = {'args': {'看东西有时候清楚有时候不清楚': ['symptom']}, 'question_types': ['s

在线问诊 Python、FastAPI、Neo4j — 生成 Cypher 语句

目录构建节点字典构建Cypher CQL语句Test 这边只是为了测试,演示效果和思路,实际应用中,可以通过NLP构建CQL 接上一篇的问题分类 question = "请问最近看东西有时候清楚有时候不清楚是怎么回事" # 最终输出 data = {'args': {'看东西有时候清楚有时候不清楚'

在线问诊 Python、FastAPI、Neo4j — 构建问题分类器

目录构建字典数据构建 Trie 字典树按实体组装字典问题分析 将问题进行分析,和系统已有的分类进行关联 构建字典数据 将构建的知识图片字典化, 用于后面对问题的解析,下图为症状的字典,其它字典同理 构建 Trie 字典树 将建字典数据,组装集合 cur_dir = '/'.join(os.path.