Neo4j 集成

使用 LangChain Python 与 Neo4j 集成。

• Neo4j 是一个open-source database management system，专注于图数据库技术。
• Neo4j 允许你将数据表示和存储在节点和边中，非常适合处理连接数据和关系。
• Neo4j 提供了一个Cypher Query Language，使得与查询图数据变得容易。
• 使用 Neo4j，你可以实现高性能的graph traversals and queries，适合生产级系统。

通过访问 他们的网站 开始使用 Neo4j。

安装和设置

• 使用 pip install neo4j langchain-neo4j 安装 Python SDK

向量存储

Neo4j 向量索引用作向量存储，无论是用于语义搜索还是示例选择。

from langchain_neo4j import Neo4jVector

查看 使用示例。

GraphCypherQAChain

存在一个围绕 Neo4j 图数据库的包装器，它允许你根据用户输入生成 Cypher 语句，并使用它们从数据库中检索相关信息。

from langchain_neo4j import GraphCypherQAChain, Neo4jGraph

查看 使用示例

从文本构建知识图谱

文本数据通常包含丰富的关系和洞察，这些信息可用于各种分析、推荐引擎或知识管理应用程序。 Diffbot 的 NLP API 允许从非结构化文本数据中提取实体、关系和语义意义。 通过将 Diffbot 的 NLP API 与 Neo4j（一个图数据库）结合使用，你可以根据从文本中提取的信息创建强大的、动态的图结构。 这些图结构是完全可查询的，并且可以集成到各种应用程序中。

langchain-experimental 包已不再维护。从 langchain_experimental 导入的示例可能过时或已损坏，请谨慎使用。

from langchain_neo4j import Neo4jGraph
from langchain_experimental.graph_transformers.diffbot import DiffbotGraphTransformer

检查点保存器

Neo4j 实现 LangGraph 检查点保存器，用于持久化 GitHub 智能体记忆，并支持分支时间旅行。检查点保存器在每个超级步骤持久化图状态，实现会话记忆、人机协作工作流、时间旅行和容错。 与 LangGraph 图和 LangChain 智能体兼容：

from langchain.agents import create_agent
from langchain_neo4j import Neo4jSaver

with Neo4jSaver.from_conn_string(
    uri="bolt://localhost:7687",
    user="neo4j",
    password="password"
) as checkpointer:
    checkpointer.setup()  # Create indexes (run once)
    # Create agent with checkpointer
    agent = create_agent(
        model="google_genai:gemini-3.6-flash",
        tools=[get_weather],
        system_prompt="You are a helpful assistant",
        checkpointer=checkpointer
    )

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官方原文：src/oss/python/integrations/providers/neo4j.mdx · 非官方翻译，译文由 AI 生成，以英文原文为准。