langchain_community.graphs.memgraph_graph.MemgraphGraph

class langchain_community.graphs.memgraph_graph.MemgraphGraph(url: str, username: str, password: str, *, database: str = 'memgraph')

Memgraph图操作的包装器。

安全提示: 确保数据库连接使用的凭据范围狭窄，仅包括必要的权限。

如果未这样做，可能会导致数据损坏或丢失，因为调用代码可能尝试执行会导致删除、变异数据（如果适当提示）或读取敏感数据（如果数据库中存在此类数据）的命令。 防范这些负面结果的最佳方法是（根据需要）限制授予此工具使用的凭据的权限。

有关更多信息，请参见 https://python.langchain.com/docs/security。

创建一个新的Memgraph图包装实例。

Attributes

get_schema	返回图的模式
get_structured_schema	返回图的结构化模式

Methods

__init__(url, username, password, *[, database])	创建一个新的Memgraph图包装实例。
add_graph_documents(graph_documents[, ...])	该方法根据提供的GraphDocument对象在图中构建节点和关系。
query(query[, params])	查询Neo4j数据库。
refresh_schema()	刷新Memgraph图模式信息。

Parameters

• url (str) –

• username (str) –

• password (str) –

• database (str) –

Return type

None

__init__(url: str, username: str, password: str, *, database: str = 'memgraph') → None

创建一个新的Memgraph图包装实例。

Parameters

• url (str) –

• username (str) –

• password (str) –

• database (str) –

Return type

None

add_graph_documents(graph_documents: List[GraphDocument], include_source: bool = False, baseEntityLabel: bool = False) → None

该方法根据提供的GraphDocument对象在图中构建节点和关系。

参数: - graph_documents（List[GraphDocument]）：包含要添加到图中的节点和关系的GraphDocument对象列表。每个GraphDocument应该封装图的一部分的结构，包括节点、关系和源文档信息。 - include_source（bool，可选）：如果为True，则存储源文档并使用MENTIONS关系将其链接到图中的节点。这对于追溯数据的来源很有用。根据源文档元数据中的`id`属性合并源文档（如果可用）；否则，根据`page_content`的MD5哈希计算合并过程。默认为False。 - baseEntityLabel（bool，可选）：如果为True，则每个新创建的节点都会获得一个次要的__Entity__标签，该标签被索引并提高了导入速度和性能。默认为False。

Parameters

• graph_documents (List[GraphDocument]) –

• include_source (bool) –

• baseEntityLabel (bool) –

Return type

None

query(query: str, params: dict = {}) → List[Dict[str, Any]]

查询Neo4j数据库。

Parameters

• query (str) –

• params (dict) –

Return type

List[Dict[str, Any]]

refresh_schema() → None

刷新Memgraph图模式信息。

Return type

None

Examples using MemgraphGraph

• Creating and executing the seeding query