【大模型:知识图谱】--6.Neo4j DeskTop安装+使用

【大模型:知识图谱】--6.Neo4j DeskTop安装+使用

上一期讲了图知识库的安装,

【图数据库】--Neo4j 安装_neo4j安装-ZEEKLOG博客

 现在来看看可视化管理程序:Neo4j DeskTop的安装.

需要先安装java环境,具体看上面

目录

1.Neo4j DeskTop版下载

2.Neo4j DeskTop版安装

3.Neo4j DeskTop版使用

3.1.本地实例

3.2.远程连接

3.3.导入数据


1.Neo4j DeskTop版下载

1、进入“Neo4j官网”下载DeskTop版本。

好像需要科学上网:

放一个网盘下载:

通过网盘分享的文件:neo4j-desktop-2.0.2-x64.exe
链接: https://pan.baidu.com/s/1BIjfzdAGWGU19MJrmZIqJg?pwd=sxuw 提取码: sxuw

2.Neo4j DeskTop版安装

双击安装:

默认安装路径:"C:\Users\asus\AppData\Local\Programs\neo4j-desktop"

3.Neo4j DeskTop版使用

3.1.本地实例

在目录下面创建一个实例数据库,

创建实例基本信息

主要包括:实例名称、创建数据库用户和密码

3.2.远程连接

下面展示一下如何使用neo4j desktop连接neo4j server

需要配置修改远程服务器的 neo4j.conf文件
server.bolt.listen_address=0.0.0.0:7687
server.http.listen_address=0.0.0.0:7474

然后打开, 

在 Neo4j DeskTop使用远程连接:

 输入数据库密码即可:

然后在下面查看数据库信息:

3.3.导入数据

选择需要导入的数据库:

这里的数据一定要是csv可导入数据,具体的看官网要求:

对于格式的要求,请参考:Importing data - Operations Manual

我这里创建简单的csv导入:

person_id:ID,name,gender,age:int,:LABEL dddbd3ad0f2e3fca80da88296298bb51,杜玉岱,男,58,Person 2f867939e123f10437a15a127799248e,延万华,男,45,Person e68b3ae7a003c60cd9d50e371cdb3529,宋军,男,48,Person b8b7f9a79ba362a435cbabc863fe7309,周天明,男,50,Person 87deaf5073b7c1ac2f679334efb54d5d,王建业,男,47,Person 7415cf6aec1074660e15c0efd5b1ea60,张必书,男,49,Person dc92998750539efe0723541aebe95259,丁乃秀,女,43,Person 228bd4a6ec3cf830377580521d7e7250,谢岭,男,47,Person

1.数据导入可以拖拽或者选择文件导入

2.导入完成添加一个节点Label

节点标签(Label)​​,表示节点的类别

填写节点标签信息,选择上传文件

  • 注意:属性的主键必须唯一

3.开始运行

之后就可以在 Query执行相应的查询语句勒

Read more

Qwen1.5-0.5B-Chat教育助手开发:轻量模型集成实战教程

Qwen1.5-0.5B-Chat教育助手开发:轻量模型集成实战教程 1. 引言:为什么选择这个“小”模型? 如果你正在寻找一个能快速集成到教育应用里的AI对话模型,但又担心模型太大、部署太麻烦、成本太高,那么你来对地方了。 今天我们要聊的,是阿里通义千问开源家族里最“苗条”的成员——Qwen1.5-0.5B-Chat。别看它只有5亿参数,在动辄百亿、千亿参数的大模型时代显得有点“小巧”,但在特定的教育辅助场景下,它却是一个“小而美”的绝佳选择。 想象一下这些场景: * 你想给在线学习平台加一个智能答疑助手,回答学生关于课程内容的简单问题。 * 你需要一个能批改选择题、填空题,并给出简单解析的自动化工具。 * 你的应用运行在普通的云服务器甚至本地电脑上,没有强大的GPU支持。 在这些情况下,动辄需要几十GB显存的大模型就显得“杀鸡用牛刀”了。而Qwen1.5-0.5B-Chat就像一个专为轻量级任务定制的“瑞士军刀”,部署简单、响应迅速、资源占用极低。 本教程将手把手带你,基于ModelScope(

文心一言 4.0 性能优化技巧

文心一言 4.0 性能优化技巧

引言:为什么要优化文心一言4.0的调用性能? 随着大语言模型在企业级应用中的普及,文心一言4.0凭借其强大的多模态理解、逻辑推理和生成能力,成为了智能客服、内容创作、代码辅助等场景的核心依赖。但在高并发场景下,开发者常常会遇到响应延迟高、调用成功率波动、资源消耗过大等问题——这些问题直接影响用户体验和系统稳定性。 优化文心一言4.0的调用性能,本质上是通过合理的请求设计、资源管理和策略优化,在模型能力和系统效率之间找到平衡。本文将从原理、实操、案例三个维度,详细讲解可落地的性能优化技巧。 原理分析:文心一言4.0的调用性能瓶颈 要优化性能,首先需要理解调用过程中的核心瓶颈: 1. 请求序列化与网络传输:大模型请求通常包含长文本或多模态数据,序列化和跨网络传输会产生显著开销 2. 模型调度与队列等待:高峰期模型服务端会存在请求排队,等待调度的时间可能远大于实际推理时间 3. 生成策略冗余:默认的全量生成、高采样参数会增加模型计算量 4. 资源利用率不足:客户端未充分利用连接池、缓存等机制,导致重复创建连接或重复请求 文心一言4.0提供了丰富的参数控制和调用机制,所有优

AI改写技术应用榜单:十大论文降重与智能写作工具全解析

AI改写技术应用榜单:十大论文降重与智能写作工具全解析

工具名称 核心优势 适用场景 aicheck 快速降AIGC率至个位数 AIGC优化、重复率降低 aibiye 智能生成论文大纲 论文结构与内容生成 askpaper 文献高效整合 开题报告与文献综述 秒篇 降重效果显著 重复率大幅降低 一站式论文查重降重 查重+改写一站式 完整论文优化 深度AI降重 深度改写保留原意 文本结构优化 大雅 提升语言学术性 语言精炼与表达提升 paperred AI智能指纹比对 高效查重与处理 PaperYY 免费基础查重 快速重复率检测 FreeCheck 灵活自定义处理 个性化降重设置 选择工具时,根据需求匹配——如降AI生成痕迹选aicheck,生成论文结构选aibiye,更省时省力!�� 在论文写作过程中,高重复率和AI生成内容(AIGC)占比过高是常见的挑战,可能导致学术不端风险。针对这一问题,整合了十大AI论文辅助工具的综合评测,涵盖降重优化、AIGC率控制、论文框架生成、

AI 智能编码工具:重塑开发效率的革命,从 GitHub Copilot 到国产新秀的全面解析

AI 智能编码工具:重塑开发效率的革命,从 GitHub Copilot 到国产新秀的全面解析

目录 引言 一、主流智能编码工具深度测评:从功能到实战 1. GitHub Copilot:AI 编码的 “开山鼻祖” 核心特性与实战代码 优缺点总结 2. Baidu Comate:文心大模型加持的 “国产之光” 核心特性与实战代码 优缺点总结 3. 通义灵码:阿里云的 “企业级编码助手” 核心特性与实战代码 优缺点总结 引言 作为一名拥有 8 年开发经验的程序员,我曾无数次在深夜对着屏幕反复调试重复代码,也因记不清框架语法而频繁切换浏览器查询文档。直到 2021 年 GitHub Copilot 问世,我才第一次感受到:AI 不仅能辅助编码,更能彻底改变开发模式。如今,智能编码工具已从 “尝鲜选项” 变为 “必备工具”,它们像经验丰富的结对编程伙伴,能精准补全代码、生成测试用例、