Neo4j构建语义图谱，大模型秒懂表关系，Text2SQ准确率狂飙300%！告别瞎猜！
⚠️ 自动提取无法识别业务逻辑关系，需人工补充！
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在大模型驱动的智能数据时代，Text2SQL 的准确性严重依赖对表结构和表间关系的理解。传统方法依赖 Prompt 工程或 Schema 描述，效果不稳定。
本文带你用 Neo4j 构建“数据库语义图谱”，让大模型“看得懂关系”，显著提升 SQL 生成准确率！
💡 核心思想：将 MySQL 表结构 + 人工定义的关系 → 写入 Neo4j → 供大模型检索/推理 → 生成更精准 SQL
🎬 运行效果
🧭 本文流程一览
- ✅ 环境配置 —— 安装依赖 & 配置数据库连接
- 📊 自动提取表结构 —— 从 MySQL 动态获取字段、主键、外键
- 🔗 人工定义表关系 —— 补充业务语义，构建完整图谱
- 🧱 写入 Neo4j —— 创建节点、关系、约束
- ▶️ 一键运行主函数 —— 自动化构建图谱
- 🎁 开源项目推荐 —— 快速集成到你的大模型应用！
1️⃣ 环境配置
1.1.安装neo4j
docker run -d \ --name neo4j-apoc \ -p 7474:7474 \ -p 7687:7687 \ -v ./volume/neo4j/data:/data \ -v ./volume/neo4j/plugins:/plugins \ -e apoc.export.file.enabled=true \ -e apoc.import.file.enabled=true \ -e apoc.import.file.use_neo4j_config=true \ -e NEO4J_AUTH=neo4j/neo4j123 \ neo4j:5.26.11-ubi9
1.2.安装必要依赖
pip install pymysql py2neo
1.3.MySQL 配置
MYSQL_CONFIG = { "host": "localhost", "port": 13006, "user": "root", "password": "your_password", # ← 替换为你的密码 "database": "text2sql_db", "charset": "utf8mb4",}
1.4.Neo4j 配置
NEO4J_URI = "bolt://localhost:7687"NEO4J_USER = "neo4j"NEO4J_PASSWORD = "your_password" # ← 替换为你的密码
1.5.数据库连接函数
from py2neo import Graphimport pymysqldef connect_mysql(): return pymysql.connect(**MYSQL_CONFIG)def connect_neo4j(): return Graph(NEO4J_URI, auth=(NEO4J_USER, NEOOJ_PASSWORD))
1.6.执行数据库脚本
DROP TABLE IF EXISTS `t_customers`;CREATE TABLE `t_customers` ( `customer_id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '客户ID', `customer_name` varchar(100) NOT NULL COMMENT '客户姓名', `phone` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '联系电话', `email` varchar(100) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci DEFAULT NULL COMMENT '电子邮箱', `address` text COMMENT '地址', `city` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '城市', `country` varchar(50) DEFAULT '中国' COMMENT '国家', `created_at` timestamp NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间', `updated_at` timestamp NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间', PRIMARY KEY (`customer_id`), UNIQUE KEY `email` (`email`)) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=11 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci COMMENT='客户信息表';DROP TABLE IF EXISTS `t_order_details`;CREATE TABLE `t_order_details` ( `detail_id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '明细ID', `order_id` int NOT NULL COMMENT '订单ID', `product_id` int NOT NULL COMMENT '产品ID', `quantity` int NOT NULL COMMENT '销售数量', `unit_price` decimal(10,2) NOT NULL COMMENT '销售时的单价', `line_total` decimal(12,2) NOT NULL COMMENT '行小计（quantity * unit_price）', `created_at` timestamp NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间', PRIMARY KEY (`detail_id`), UNIQUE KEY `uk_order_product` (`order_id`,`product_id`), KEY `product_id` (`product_id`)) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=38 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci COMMENT='销售订单明细表';DROP TABLE IF EXISTS `t_order_details`;CREATE TABLE `t_order_details` ( `detail_id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '明细ID', `order_id` int NOT NULL COMMENT '订单ID', `product_id` int NOT NULL COMMENT '产品ID', `quantity` int NOT NULL COMMENT '销售数量', `unit_price` decimal(10,2) NOT NULL COMMENT '销售时的单价', `line_total` decimal(12,2) NOT NULL COMMENT '行小计（quantity * unit_price）', `created_at` timestamp NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间', PRIMARY KEY (`detail_id`), UNIQUE KEY `uk_order_product` (`order_id`,`product_id`), KEY `product_id` (`product_id`)) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=38 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci COMMENT='销售订单明细表';DROP TABLE IF EXISTS `t_order_details`;CREATE TABLE `t_order_details` ( `detail_id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '明细ID', `order_id` int NOT NULL COMMENT '订单ID', `product_id` int NOT NULL COMMENT '产品ID', `quantity` int NOT NULL COMMENT '销售数量', `unit_price` decimal(10,2) NOT NULL COMMENT '销售时的单价', `line_total` decimal(12,2) NOT NULL COMMENT '行小计（quantity * unit_price）', `created_at` timestamp NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间', PRIMARY KEY (`detail_id`), UNIQUE KEY `uk_order_product` (`order_id`,`product_id`), KEY `product_id` (`product_id`)) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=38 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci COMMENT='销售订单明细表';
2️⃣ 自动提取 MySQL 表结构（智能识别主外键）
def get_tables_from_database(connection): """自动扫描数据库，提取表名、字段、主键/外键标记""" tables = {} with connection.cursor() as cursor: cursor.execute("SHOW TABLES") table_names = [row[0] for row in cursor.fetchall()] for table_name in table_names: cursor.execute(f"SHOW COLUMNS FROM {table_name}") columns = cursor.fetchall() fields = [] for col in columns: field_name = col[0] key_type = col[3] # PRI=主键, MUL=外键候选 if key_type == "PRI": fields.append(f"{field_name} [主键]") elif key_type == "MUL": fields.append(f"{field_name} [外键]") else: fields.append(field_name) tables[table_name] = {"name": table_name, "fields": fields} return tables
🌟 优势：无需手动维护字段列表，自动感知数据库变更！
3️⃣ 手动定义表间关系（补充业务语义）
⚠️ 自动提取无法识别业务逻辑关系，需人工补充！
RELATIONSHIPS = [ { "from_table": "t_customers", "to_table": "t_sales_orders", "description": "客户创建销售订单", "field_relation": "customer_id → order.customer_id", }, { "from_table": "t_sales_orders", "to_table": "t_order_details", "description": "订单包含多个明细项", "field_relation": "order_id → detail.order_id", }, { "from_table": "t_products", "to_table": "t_order_details", "description": "产品属于订单明细", "field_relation": "product_id → detail.product_id", }, { "from_table": "t_user", "to_table": "t_user_qa_record", "description": "用户产生问答记录", "field_relation": "id → record.user_id", },]
✍️ 建议：description 用自然语言描述，方便大模型理解！
4️⃣ 写入 Neo4j 图数据库
4.1.创建唯一性约束（防止重复）
def create_constraints(graph): graph.run("CREATE CONSTRAINT IF NOT EXISTS FOR (t:Table) REQUIRE t.name IS UNIQUE") print("✅ 节点唯一约束已创建")
4.2.创建表节点（包含字段信息）
def create_table_nodes(graph, tables): for table_name, info in tables.items(): graph.run( """ MERGE (t:Table {name: $name}) SET t.label = $label, t.fields = $fields """, name=info["name"], label=table_name, fields=info["fields"] ) print("✅ 表节点创建完成！共创建 %d 个表节点" % len(tables))
4.3.创建表关系（带语义描述）
def create_table_relationships(graph): for rel in RELATIONSHIPS: graph.run( """ MATCH (from:Table {name: $from_table}) MATCH (to:Table {name: $to_table}) MERGE (from)-[r:REFERENCES { description: $description, field_relation: $field_relation }]->(to) """, from_table=rel["from_table"], to_table=rel["to_table"], description=rel["description"], field_relation=rel["field_relation"] ) print("✅ 表关系创建完成！共创建 %d 条关系" % len(RELATIONSHIPS))
5️⃣ 主函数：一键构建图谱！
def main(): print("🚀 开始构建 Text2SQL 语义图谱...") mysql_conn = connect_mysql() neo4j_graph = connect_neo4j() try: # 步骤1：获取表结构 tables = get_tables_from_database(mysql_conn) print(f"📊 检测到 {len(tables)} 张数据表") # 步骤2：清空旧数据（谨慎操作！） print("🗑️ 清空 Neo4j 中的旧数据...") neo4j_graph.delete_all() # 步骤3：创建约束 create_constraints(neo4j_graph) # 步骤4：创建表节点 create_table_nodes(neo4j_graph, tables) # 步骤5：创建表关系 create_table_relationships(neo4j_graph) print("🎉 图谱构建完成！现在可用 Cypher 查询或供大模型调用") except Exception as e: print(f"❌ 构建失败: {str(e)}") raise finally: mysql_conn.close() print("🔌 数据库连接已关闭")if __name__ == "__main__": main()
6️⃣ 根据表名称查询关系
from py2neo import Graphimport osdef test_get_table_relationships(): """ 从 Neo4j 图数据库中查询预定义表之间的 REFERENCES 关系。 表名已写死在代码中，数据库连接信息从环境变量读取。 :return: list of dict，每个 dict 包含 from_table, relationship, to_table """ # 从环境变量读取数据库配置 NEO4J_URI = os.getenv("NEO4J_URI", "bolt://localhost:7687") NEO4J_USER = os.getenv("NEO4J_USER", "neo4j") NEO4J_PASSWORD = os.getenv("NEO4J_PASSWORD", "neo4j123") table_names = ["t_customers", "t_sales_orders", "t_products", "t_order_details"] # 连接图数据库 graph = Graph(NEO4J_URI, auth=(NEO4J_USER, NEO4J_PASSWORD)) # Cypher 查询语句 query = """ MATCH (t1:Table)-[r:REFERENCES]-(t2:Table) WHERE t1.name IN $table_names AND t2.name IN $table_names AND t1.name < t2.name RETURN t1.name AS from_table, r.field_relation AS relationship, t2.name AS to_table """ # 如果没有表名，直接返回空结果（虽然这里不会为空） if not table_names: return [] # 执行查询 try: result = graph.run(query, table_names=table_names).data() print("查询结果：", result) return result except Exception as e: print(f"[ERROR] 查询图数据库失败: {e}") return []
``````plaintext
PASSED [100%]查询结果： [{'from_table': 't_customers', 'relationship': 'customer_id references customer_id', 'to_table': 't_sales_orders'}, {'from_table': 't_order_details', 'relationship': 'order_id references order_id', 'to_table': 't_sales_orders'}, {'from_table': 't_order_details', 'relationship': 'product_id references product_id', 'to_table': 't_products'}]
🎁 完整代码：关注我的开源实战项目 sanic-web
已经集成eno4j/text2sql
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🌈 项目亮点
- ✅ 集成 MCP 多智能体架构
- ✅ 支持 Dify / LangChain / LlamaIndex / Ollama / vLLM / Neo4j
- ✅ 前端采用 Vue3 + TypeScript + Vite5，现代化交互体验
- ✅ 内置 ECharts / AntV 图表问答 + CSV 表格问答
- ✅ 支持对接主流 RAG 系统 与 Text2SQL 引擎
- ✅ 轻量级 Sanic 后端，适合快速部署与二次开发
运行效果:
数据问答
如何学习AI大模型 ？
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。【保证100%免费】🆓
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