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1.使用 Neo4jGraph 类来初始化图数据库的操作对象，这将用于后续的图数据添加和查询。
graph = Neo4jGraph()后续在此对neo4j添加图数据：
graph.add_graph_documents( graph_documents, baseEntityLabel=True, include_source=True)
2.文档切分
通过TokenTextSplitter 将文档内容切分为更小的片段，这有助于处理和分析。
3.转换文档
使用 LLMGraphTransformer 将切分后的文档转换成图形文档。
llm_transformer = LLMGraphTransformer(llm=llm)graph_documents = llm_transformer.convert_to_graph_documents(documents)
4.使用jupyter打印输出图数据
widget = GraphWidget(graph = session.run(cypher).graph()) widget.node_label_mapping = 'id'display(widget)
查询到的一条neo4j图数据库的完整信息：
（贾宝玉--爱情关系--林黛玉）
源节点：
<record s="<Node" element_id="4:aacd41cc-95d0-49bb-a87d-7a6ad2fc8b8e:2" labels="frozenset({'Person'," '__entity__',="" '<="" span="">人物'}) properties={'id': '贾宝玉'}>
关系：
r=<relationship element_id="5:aacd41cc-95d0-49bb-a87d-7a6ad2fc8b8e:1152922604118474754" nodes="(<Node" labels="frozenset({'Person'," '__entity__',="" '<="" span="">人物'}) properties={'id': '贾宝玉'}>,<node element_id="4:aacd41cc-95d0-49bb-a87d-7a6ad2fc8b8e:3" labels="frozenset({'Person'," '__entity__',="" '<="" span="">人物'}) properties={'id': '林黛玉'}>) type='爱情关系' properties={}>
目标节点：
t=<node element_id="4:aacd41cc-95d0-49bb-a87d-7a6ad2fc8b8e:3" labels="frozenset({'Person'," '__entity__',="" '<="" span="">人物'}) properties={'id': '林黛玉'}>>
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