Neo4j

データ

会話を通じてグラフ データのクエリ、ノードと関係の管理、接続されたデータの分析を行います。Neotask は OpenClaw を使用して Neo4j データベースを操作します。

あなたにできること

自然言語を使用したグラフ データのクエリ

Neotask に、わかりやすい英語で Neo4j データベースをクエリするよう依頼します。質問が Cypher に翻訳され、実行され、フォーマットされた結果が返されます。

ノードと関係の作成

Neotask に、特定のラベルとプロパティを持つ新しいノードを作成するか、既存のノード間の関係を確立するように指示します。

パス検索クエリの実行

Neotask に、2 つのノード間の最短パスを検索するか、指定された深さ内のすべてのパスを検出するか、開始点からどのノードに到達できるかを特定するように依頼します。

グラフトポロジの分析

Neotask に、高度に接続されたノードの特定、関連エンティティのコミュニティの検索、またはグラフ内のサイクルの検出を依頼します。

インデックスと制約の管理

Neotask に、検索を高速化するためにノード プロパティにインデックスを作成するか、一意性制約を追加するように依頼します。

未知のグラフを探索する

Neotask に、グラフ スキーマ (どのようなノード ラベルが存在するか、どのような関係タイプがそれらを接続しているか、およびサンプル プロパティ キー) について説明するように依頼します。

聞いてみてください

  • 「ソーシャル グラフでユーザー 12345 の友達の友達をすべて検索」
  • 「組織図における A 社と B 社間の最短経路は何ですか?」
  • 「ラベルが Person でプロパティが次のノードを作成します: name=Alice、age=30、city=New York」
  • 「プレミアムセグメントの顧客も購入したすべての製品を検索」
  • 「Neo4j データベース内のすべてのノード ラベルと関係タイプをリストします」
  • 「ナレッジ グラフ内で最も多くの受信関係を持つノードはどれですか?」
  • 「個人 123 と会社 456 の間に WORKS_AT 関係を作成します」
  • 「トランザクション ネットワーク内の長さ 3 のサイクルをすべて検索します」

    • プロのヒント

  • Cypher はパターン マッチングです — 見つけたいグラフ パターンを平易な英語で記述し、Neotask が MATCH 句を正しく記述します。
  • インデックスにより完全なグラフ スキャンが防止される — ルックアップ プロパティにインデックスがないと、Neo4j はラベルのすべてのノードをスキャンします。 Neotask に、頻繁にフィルタリングするプロパティのインデックスを作成するよう依頼してください。
  • 探索時の結果セットを制限する — グラフの走査では膨大な結果セットが返される可能性があります。探索するときは、Neotask にクエリに LIMIT を追加するように依頼してください。
  • リテラルではなくパラメーターを使用してください — パラメーター化された Cypher クエリは Neo4j のクエリ プランナーによってキャッシュされ、リテラル値が埋め込まれたクエリよりも高速に実行されます。
  • 大量のクエリの前に EXPLAIN — 複雑なトラバーサルの場合、最初にクエリに対して EXPLAIN を実行して実行計画を表示するように Neotask に依頼します。

    • Works Well With