Neo4j 实验室

知识图谱构建器允许用户通过使用 LLM 进行提取、额外的后处理以及具备可解释性的 GraphRAG 问答（图检索增强生成），从非结构化数据（文本文件、PDF、文档、网页）构建知识图谱。它让您可以使用生成式 AI 快速开启您的图之旅。构建好的图可以用于构建应用程序或获取洞察。

一个用于绘制美观图和图模型的网页工具。请在arrows.app试用。

作为 Neo4j 最全面的开发者工具包，APOC 库提供了广泛的过程和函数，使您的 Neo4j 使用体验更加轻松。APOC 包括数据集成、图重构、数据转换、操作功能等。

将数据从关系数据库轻松加载到 Neo4j 中是许多用户采取的第一步。Neo4j-ETL 工具通过从关系元模型推断出图模型，您可以根据需要进行调整，从而轻松实现此操作。考虑到这种转换，此工具还会为您处理实际的导入。如需交互式建模和导入 CSV 文件，请查看Neo4j 数据导入器。

Liquibase 是一个用于跟踪、管理和应用数据库模式更改的开源项目。适用于 Liquibase 的 Neo4j 插件允许您针对 Neo4j 定义和执行更改，并支持 Liquibase 的所有功能。

Neo4j-Migrations是一套旨在使您的模式迁移尽可能简单的工具。它为应用程序、命令行和构建工具提供了统一的方式来跟踪、管理和应用数据库更改。它在很大程度上受 FlywayDB 的启发，因此大部分内容都围绕 Cypher 脚本。Neo4j-Migrations 直接构建在官方的 Neo4j Java 驱动之上，支持 Neo4j 3.5 到 4.4 版本，包括多数据库支持和模拟等企业功能。

Neosemantics将 RDF 和链接数据与 Neo4j 集成。它允许导入各种 RDF 格式，并将 Neo4j 属性图公开为链接数据。本体论和推理也部分受支持。

通过使用由 Neo4j 存储实现支持的著名 RDFLib 库，将 Neo4j 与 RDF 和链接数据集成。它为云原生 Neo4j 部署提供了 Neosemantics 的客户端替代方案。

NeoDash是一个开源的、低代码的 Neo4j 仪表板构建器。它允许您构建包含表格、图表、条形图、折线图、地图等交互式仪表板。

neomodel是适用于 Python 和 Neo4j 的对象图映射器 (OGM)。它允许您以 Python 化的方式定义图数据库模型，然后无需编写 Cypher 查询即可访问和编辑数据。

此Needle 入门套件是一个 React 框架，用于使用 Neo4j Needle 设计语言快速构建应用程序。

此Aura CLI是一个命令行界面，用于通过公共 Aura API 与 Aura 云平台进行交互。它允许您从命令行创建和管理实例。

此Cypher Workbench提供了一套基于网络的开发图工具。它包括数据建模、Cypher 构建和调试、验证等工具。最初作为 SaaS 产品提供，现在代码已发布，您可以在本地环境中运行它。

Keymaker包含一个接口，允许用户使用 Cypher 构建分析管道（或引擎），并自动通过 GraphQL API 端点提供分析管道的结果。

Neo4j-Spatial是一个库，用于促进在 Neo4j 中导入、存储和查询空间数据。

Neo4j-Helm 得到了广泛采用，并为Neo4j 的官方 Kubernetes 支持提供了重要的学习和见解。使用 Kubernetes 的 Helm 包管理器，可以轻松指定 Neo4j（包括独立版和集群版）的高级配置，并在多个云平台上使用 Kubernetes 运行它们。

GraphQL 已成为 API 开发和整合的综合栈，其基础工作是作为一个数据库插件，以及用于将 GraphQL 转换为 Cypher 的 JavaScript 和 Java 库，这些实验室项目为官方的Neo4j GraphQL 库奠定了基础。

GRANDstack 和 Neo4j-GraphQL-js 产品结合了最常见的工具和框架：GraphQL、React、Apollo 和 Neo4j 数据库。鉴于目前有更多前端库和技术栈可用，Neo4j GraphQL 库专注于后端 API，并提供了与流行技术栈集成的方案。

为了实现大规模图分析并支持机器学习管道，我们开发了 Neo4j 图算法库，其中涵盖了许多广泛使用的算法。该库提供了高度并行的实现，适用于大规模图。它已毕业，现在作为 Neo4j 图平台的一部分提供，即图数据科学库。教育内容可从 Neo4j 实验室获取。

流式事件数据是大多数现代数据架构不可或缺的一部分。通过Neo4j Apache Kafka 连接器，您可以将 Neo4j 作为目标或源集成到您的设置中。该集成作为 Kafka Connect 插件和 Neo4j 服务器扩展提供。它作为生态系统连接器受到官方支持。

Apache Spark 中的数据处理很常见，并且在所有云平台上都可用。通过Neo4j Apache Spark 连接器，您可以从 Spark 作业中读取和写入 Neo4j。它基于新的 DataSource API 构建，支持 Python、R 和 Scala 的使用。它作为生态系统连接器受到官方支持。

Neo4j Docker 容器最初是作为一个实验室项目，旨在探索 Neo4j 在容器化环境中的运行效果。它们迅速普及，并被 Neo4j 和客户广泛使用，因此我们已将其提升为Neo4j 版本分发的官方组成部分。

Halin 监控应用允许您监控 Neo4j 部署并识别瓶颈或不正确的配置，并提供对当前运行查询和工作负载的洞察。该应用还提供了对指标和日志的访问。截至 2022 年，其部分功能已集成到Neo4j Operations Manager中，因此 Halin 不再维护。