Neo4jの使い方とは？ 手順をイチから解説

　ここまでグラフデータベースの特徴について解説してきたが、理解のために最も有効なのは、実際に手を動かしてグラフデータベースを構築してみることだろう。

　ここからは、最も広く使われているグラフデータベースであるNeo4jのAuraデータベースの基礎的な使い方を解説していきたい。

　まず、Neo4jのWebサイトにアクセスし、無料登録を行う。


　登録手順を進めていくと、以下のようなデータベースのインスタンス選択ページが表示されるので、無料版を選択する。


　次にデータベースインスタンスのパスワードが生成される。「Download and continue」ボタンをクリックして次に進む。


　「Download and continue」ボタンをクリックすると、以下のようなダッシュボードが表示される。インスタンスが構築されるまで数分かかるので、しばらく待つ。


　インスタンス構築が完了すると以下のようになるため、「Open」ボタンをクリックして、インスタンスにアクセスする。


　以下がNeo4jのデータベースインターフェースとなる。

グラフデータベースの構築を試してみた

　ここでは、小規模なソーシャルネットワークのユーザー関係を表現するグラフデータベースを構築してみたい。用いるのは、Cypher言語だ。

　入力欄にまず入力するのは、以下のクエリだ。入力後、右端にある右向き三角ボタンをクリックして実行する。



　このCypherクエリは、グラフデータベースにPersonノードを4つ作成するものである。

　まず、CREATEコマンドを使用して、各ノードを個別に生成。（）内にノードの詳細を指定し、:Personはこのノードに「Person」というラベルを付与することを意味する。ラベルはノードのカテゴリや種類を示し、後でクエリを実行する際にノードをグループ化したり、特定のタイプのノードを簡単に検索したりするのに役立つ。

　続いて、中括弧{}内にノードのプロパティを定義している。nameとageという2つのプロパティを各ノードに設定しており、これらはノードの属性を表す。nameは文字列として、ageは数値として保存される。

　これらのクエリは、具体的には以下を意味する。


　このクエリを実行すると、グラフデータベース内に4つの独立したPersonノードが生成される。これらのノードは、後続のクエリで関係性を追加したり、データを検索したりする際の基礎となる。

　Personノードを作成すると、ダッシュボード左側にPersonノードが表示される。


　これをクリックすると、以下のように、先ほど作成した4つのPersonノードが表示される。


　次に4つのノード（4人のユーザー）の関係を構築していく。以下の4つのクエリを実行すると、各ノード（ユーザー）は、ほかのどのユーザーと友人関係であるのかを設定する。


　1つ目のクエリを例に解説したい。

MATCH (alice:Person {name: 'Alice'}), (bob:Person {name: 'Bob'})
CREATE (alice)-[:FRIENDS]->(bob)

　このCypherクエリは、既存のノード間に関係性を作成している。具体的には、AliceとBobという2人のPersonノード間に「FRIENDS」という関係を設定している。

　まず、MATCHステートメントを使用して、データベース内の既存のノードを検索する。

　(alice:Person {name: 'Alice'})は、Personラベルを持ち、nameプロパティが'Alice'であるノードを検索し、それをaliceという変数に割り当てている。同様に、(bob:Person {name: 'Bob'})はBobのノードを検索している。

　次に、CREATEステートメントで、検索された2つのノード間に新しい関係を作成している。(alice)-[:FRIENDS]->(bob)という構文は、aliceノードからbobノードへの方向性のある関係を作成することを意味する。[:FRIENDS]は、この関係の種類を「FRIENDS」と定義している。

　この関係性は方向性を持っており、alice -> bob という向きに設定されている。グラフデータベースでは、関係性に方向性を持たせることで、より詳細で柔軟なデータモデリングが可能となる。

　このクエリを実行すると、AliceとBobのノード間に「FRIENDS」という関係が作成される。これにより、「AliceはBobの友人である」という情報がグラフデータベースに追加されることになる。

　4つのクエリを実行すると、ダッシュボード左側の「Relationships」に、「FRIENDS」が表示される。これをクリックすると、「FRIENDS」の関係を持つノードが表示される。グラフは以下のように表現される。



　このようにノードとその関係性をデータベースとして構築していくことで、さまざまな分析を容易に実行できるようになる。

　たとえば、この事例であれば以下のようなシンプルなクエリで、「最も多く友人を持つユーザーは誰か」を把握することが簡単に実行できるのだ。


　その答えは以下の通り「Alice」である。4人の中で、2人の友人を持っており、最多となる。これは、上記のノードと関係性のグラフからも分かる。Aliceは、BobとDavidと友人関係であることが示されている。


　このNeo4jグラフデータベースは、LLMマルチエージェントフレームワークであるLangchainでも使うことができるため、複数のLLMとグラフデータベースを活用したGraphRAGシステムを構築することも可能だ。

　グラフデータベースとGraphRAGの活用はさらに活発化することが見込まれる。これに関してどのようなツールやアプリケーションが登場するのか、今後の注目ポイントと言えるだろう。