NetworkxEntityGraph#

class langchain_community.graphs.networkx_graph.NetworkxEntityGraph(graph: Any | None = None)[源代码]#

用于实体图操作的Networkx包装器。

Security note: Make sure that the database connection uses credentials

这些权限范围狭窄，仅包含必要的权限。未能这样做可能会导致数据损坏或丢失，因为调用代码可能会尝试执行导致数据删除、变异的命令，如果被适当提示，或者读取敏感数据，如果这些数据存在于数据库中。防止这种负面结果的最佳方法是（适当地）限制授予与此工具一起使用的凭据的权限。

查看 https://python.langchain.com/docs/security 获取更多信息。

创建一个新图表。

方法

`__init__`([graph])	创建一个新图。
`add_node`(node)	在图中添加节点。
`add_triple`(knowledge_triple)	向图中添加一个三元组。
`clear`()	清除图。
`clear_edges`()	清除图的边。
`delete_triple`(knowledge_triple)	从图中删除一个三元组。
`draw_graphviz`(**kwargs)	提供更好的绘图
`from_gml`(gml_path)
`get_entity_knowledge`(entity[, depth])	获取实体的信息。
`get_neighbors`(node)	返回给定节点的邻居节点。
`get_number_of_nodes`()	获取图中的节点数量。
`get_topological_sort`()	获取图中按因果依赖排序的实体名称列表。
`get_triples`()	获取图中的所有三元组。
`has_edge`(source_node, destination_node)	返回图中是否存在给定节点之间的边。
`has_node`(node)	返回图中是否包含给定节点。
`remove_edge`(source_node, destination_node)	从图中移除边。
`remove_node`(node)	从图中移除节点。
`write_to_gml`(path)

Parameters:: graph (可选[任意])

__init__(graph: Any | None = None) → None[源代码]#

创建一个新图表。

Parameters:: graph (任意 | 无)
Return type:: 无

add_node(node: str) → None[source]#

在图中添加节点。

Parameters:: 节点 (字符串)
Return type:: 无

add_triple(knowledge_triple: KnowledgeTriple) → None[source]#

向图中添加一个三元组。

Parameters:: knowledge_triple (KnowledgeTriple)
Return type:: 无

clear() → None[source]#

清除图表。

Return type:: 无

clear_edges() → None[source]#

清除图的边。

Return type:: 无

delete_triple(knowledge_triple: KnowledgeTriple) → None[source]#

从图中删除一个三元组。

Parameters:: knowledge_triple (KnowledgeTriple)
Return type:: 无

draw_graphviz(**kwargs: Any) → None[source]#

提供更好的绘图

在jupyter笔记本中的使用：

>>> from IPython.display import SVG
>>> self.draw_graphviz_svg(layout="dot", filename="web.svg")
>>> SVG('web.svg')

Parameters:: kwargs (任意)
Return type:: 无

classmethod from_gml(gml_path: str) → NetworkxEntityGraph[source]#

Parameters:: gml_path (str)
Return type:: NetworkxEntityGraph

get_entity_knowledge(entity: str, depth: int = 1) → List[str][source]#

获取有关实体的信息。

Parameters:

实体 (字符串)
深度 (整数)

Return type:

列表[str]

get_neighbors(node: str) → List[str][来源]#

返回给定节点的邻居节点。

Parameters:: 节点 (字符串)
Return type:: 列表[str]

get_number_of_nodes() → int[source]#

获取图中的节点数量。

Return type:: 整数

get_topological_sort() → List[str][source]#

获取图中按因果依赖排序的实体名称列表。

Return type:: 列表[str]

get_triples() → List[Tuple[str, str, str]][source]#

获取图中的所有三元组。

Return type:: 列表[元组[str, str, str]]

has_edge(source_node: str, destination_node: str) → bool[来源]#

如果图中给定节点之间存在边，则返回。

Parameters:

source_node (str)
destination_node (str)

Return type:

布尔

has_node(node: str) → bool[来源]#

如果图中有给定节点，则返回。

Parameters:: 节点 (字符串)
Return type:: 布尔

remove_edge(source_node: str, destination_node: str) → None[源代码]#

从图中移除边。

Parameters:

source_node (str)
destination_node (str)

Return type:

无

remove_node(node: str) → None[source]#

从图中移除节点。

Parameters:: 节点 (字符串)
Return type:: 无

write_to_gml(path: str) → None[source]#

Parameters:: 路径 (字符串)
Return type:: 无

使用 NetworkxEntityGraph 的示例

NetworkX