本文探讨了如何结合Neo4j、知识图谱和大型语言模型（LLM）构建高效的聊天机器人。通过作者在项目实践中的经验，重点介绍了在结构化数据集上实现问答和检索增强生成（RAG）的方法。文章详细阐述了三种关键技术，这些技术使得利用LLM与图数据库（GraphDB）进行对话成为可能，特别是在Neo4j数据库的支持下，实现了更智能、更精准的交互体验。
本文旨在介绍如何使用 Python 语言与 Neo4j 数据库进行交互。通过详细阐述使用 Python 操作 Neo4j 数据库的步骤和方法，文章展示了如何高效地利用 Python 进行图数据库的管理与查询，帮助用户更好地掌握图数据的处理技巧。
> 在【数据库系列】文章中，作者探讨了Spring Data Neo4j中Cypher查询的高级使用方法。与MySQL的mapper XML不同，Neo4j的Cypher查询语句不支持直接拆分和组织。然而，通过一些策略，如模块化查询、参数化查询和查询模板，可以有效优化Cypher查询的管理和重用，使其维护和组织更加高效。
本文旨在为读者提供一个全面的指南，详细阐述如何在图数据库Neo4j和关系型数据库PostgreSQL之间构建高效的数据同步机制。文章将深入探讨数据同步的重要性，分析两种数据库系统的特点，并提供从策略设计到技术实现的完整解决方案。
本文旨在深入探讨如何在Spring Boot应用程序中集成Neo4j图数据库。Spring Boot通过Spring Data Neo4j模块为开发者提供了便捷的图数据库操作支持。文章将详细阐述集成过程，包括Spring Boot应用中Neo4j的基本配置、实体类的创建、数据访问层的实现，以及具体的使用案例。
Neoclipse是一款专为Neo4j图形数据库设计的管理工具，提供了强大的可视化展示功能，使用户能够直观地浏览、编辑和探索复杂的数据结构。通过动态调整遍历深度以及按关系类型过滤视图等功能，Neoclipse帮助用户高效地管理和分析图形数据。
本文将介绍Spring Data Neo4j这一高级特性框架，它使得开发者能够轻松地将注解的实体类映射至Neo4j图形数据库中。通过采用类似Spring框架的模块化编程模型，该框架不仅简化了与图形数据库交互的基础设置，还支持执行复杂的存储库操作。为了更好地理解和应用这一技术，文中提供了丰富的代码示例。
本文将介绍如何使用Cadet这一基于JRuby构建的嵌入式Neo4j图数据库工具。Cadet简化了在JRuby应用程序中集成和使用Neo4j的过程，使得开发者能够更加容易地在其项目中实现图数据库的功能。文中提供了丰富的代码示例，帮助读者更好地理解和掌握Cadet的使用方法。
本示例应用程序采用Neo4j数据库技术，构建了一个类似IMDb的电影与人物数据平台。该应用不仅展示了电影的基本信息，还详细记录了相关人物的数据，如演员、导演等，为用户提供了一个全面了解影视作品及其背后故事的窗口。
