图数据库RAG教程

GraphRAG教程与本地Ollama和Neo4J MCP服务器

以下代码是基于RAG教程代码的改编而构建的：https://neo4j.com/blog/developer/rag-tutorial/

变化：

• 固定断链
• 固定了未解决问题的数据集数量（增加了一个未解决问题）
• 将代码从OpenAI移植到Ollama
• 添加了本地Neo4J MCP服务器

初步步骤：

1. 复制一份 .env.template 和 neo4j_auth.template.txt 并分别命名 .env 和 neo4j_auth.txt.更换 <NEO4J_PASSWORD> 使用您选择的密码。

2. 安装 奥拉玛 然后在CLI中运行以下命令以获取所需的模型：

ollama pull qwen3:30b
ollama pull mxbai-embed-large

参数较少的模型不可靠（Cypher命令幻觉和有问题的推理限制）

3. 安装 Docker引擎

4. 安装 紫外线

设置Neo4J服务器和数据库

1. 要设置Neo4J服务器，请运行：

docker compose build
docker compose up -d

2. 设置环境

uv sync

3. 创建MircroServices数据库

uv run python create_graph.py

要检查服务器和数据库是否设置正确，请在浏览器中打开以下链接 http://localhost:7474/browser/

运行教程的步骤：

1. 启动Jupyter笔记本

uv run jupyter notebook

2. 要将python脚本作为笔记本运行，请右键单击它并将其作为Jupytext笔记本运行。按以下顺序运行脚本：

• vector_index.py
• graphrag.py
• advcanced_graphrag.py
• mcp_graphrag.py

有用的Neo4J命令

• 删除整个数据库

MATCH (n)
DETACH DELETE n

• 将用户添加到Neo4J

CREATE USER myuser SET PASSWORD 'mypassword' CHANGE NOT REQUIRED;
GRANT ROLE admin TO myuser;