AIKraft Agents
ВойтиТарифы и покупка

neo4j/neo4j-graphrag-python

Neo4j GraphRAG for Python

RAG⭐ 1 330Pythonпоследний релиз: 1.23.0
Открыть на GitHub ↗Сайт проекта ↗

Что это за инструмент

Официальная Python-библиотека Neo4j для создания приложений GraphRAG, объединяющих графовые базы данных и генеративный ИИ.

Зачем нужен

Инструмент позволяет разрабатывать системы, которые используют графы знаний для улучшения поиска и генерации ответов (RAG). Он полезен для повышения точности ответов LLM за счет контекста из структурированных связей данных и упрощает построение графов знаний из неструктурированного текста.

Что можно реализовать

  • Создание интеллектуальных чат-ботов, отвечающих на вопросы по сложным связанным данным
  • Автоматическое построение графов знаний (Knowledge Graph) из текстов и PDF-файлов
  • Гибридный поиск, сочетающий векторный поиск и обход графа (graph traversal)
  • Преобразование естественного языка в запросы Cypher (Text2Cypher) для работы с базой данных

Ключевые возможности

  • Поддержка нескольких провайдеров LLM (OpenAI, Google, Anthropic, Ollama и др.)
  • Гибкие конвейеры (Pipeline и SimpleKGPipeline) для построения графов
  • Интеграция с внешними векторными хранилищами (Weaviate, Pinecone, Qdrant)
  • Официальная поддержка и долгосрочное обслуживание от Neo4j
  • Работа с Python 3.10–3.14

👤 Кому подойдёт: Python-разработчики, инженеры данных и архитекторы, строящие решения на базе RAG и графовых баз данных

Релизы

1.23.0minor
🕐 8 дн назад · релиз на GitHub ↗

Исправления в Parquet, Neo4jWriter и векторном поиске; оптимизация схем и переключение на CPU-версию PyTorch по умолчанию.

  • Fixed: Parquet-экспорт больше не падает при смешанных типах данных в списках, а также исправлена ошибка с дублированием ключей при реимпорте.
  • Fixed: Neo4jWriter теперь корректно учитывает параметр neo4j_database, а VectorCypherRetriever исправлен для работы с фильтрами.
  • Fixed: Генерируемые LLM-схемы: дубликаты нод объединяются, а избыточные ограничения уникальности удаляются вместо ошибок валидации.
  • Added: По умолчанию используется CPU-версия PyTorch; для GPU добавлен новый экстрa-пакет gpu.
  • Added: Шаблон SchemaExtractionTemplate теперь явно указывает модели определять каждый тип узла только один раз.
1.22.0patch
🕐 1 мес назад · релиз на GitHub ↗

Исправлена критическая ошибка с потерей сущностей в ParquetWriter для не-ASCII меток и оптимизирована ленивая загрузка экспортов.

  • Fixed: Исправлено молчаливое удаление сущностей и рассинхронизация связей в ParquetWriter при использовании не-ASCII меток.
  • Fixed: Устранена проблема с зависимостью fsspec.
  • Added: Экспорт провайдеров в модулях llm/embeddings теперь загружается лениво.
  • Added: При извлечении схемы теперь рекомендуется формировать связанные графы.
1.21.0minor
🕐 1 мес назад · релиз на GitHub ↗

Релиз 1.21.0: ленивый DSL пайплайнов, наблюдатели этапов, исправление использования Gemini и GeoPoint.

  • Added: Добавлен лениво вычисляемый DSL пайплайнов и локальный интерпретатор.
  • Added: Введены наблюдатели этапов пайплайна (pipeline stage observer) с примерами использования.
  • Added: Метод iter_chunks стал базовым методом TextSplitter.
  • Fixed: Исправлено заполнение LLMUsage из usage_metadata в Gemini.
  • Fixed: GeoPoint теперь корректно конвертируется для вывода в Parquet.
1.19.0minor
🕐 2 мес назад · релиз на GitHub ↗

Релиз 1.19.0: поддержка Neo4j 2026 vector, мультимодальность Gemini, структурированный вывод Anthropic и массовые обновления безопасности.

  • Added: Добавлена поддержка Neo4j 2026 vector SEARCH с использованием CYPHER 25 и fallback-процедур.
  • Added: В GeminiLLM добавлена поддержка image_bytes для мультимодальных входных данных.
  • Added: В AnthropicLLM реализована поддержка структурированного вывода (structured output).
  • Added: Выделены базовые классы BaseAnthropicLLM и BaseGeminiLLM с поддержкой base_url и расширенными точками расширения.
  • Fixed: Обновлены зависимости (langchain-openai, litellm, python-dotenv) для устранения уязвимостей безопасности.
  • Fixed: Исправлена маршрутизация http_client для синхронных/асинхронных клиентов Anthropic, а также восстановлена работа CohereLLM и MistralAILLM.
1.18.0minor
🕐 4 мес назад · релиз на GitHub ↗

В Neo4j GraphRAG 1.18.0 улучшена работа с LLM-схемами: добавлено объединение дубликатов отношений и запрещено совпадение ограничений KEY и EXISTENCE.

  • Added: LLM теперь инструктируется определять каждый тип отношений единожды.
  • Added: Добавлено автоматическое согласование дубликатов типов отношений в схемах, сгенерированных LLM.
  • Fixed: Запрещено создание ограничений KEY и EXISTENCE на одних и тех же свойствах.