neo4j 是用 Java 编写的数据库工具,用于数据存储与查询。
Graphs for Everyone
microsoft
Visual Studio Code 编辑器源码,微软开源的跨平台代码编辑器。目前累计 19.4 万 star、4.5 万 fork,在本地项目库中星标排名约第 36 / 65707,主要语言为 TypeScript,项目始于 2015 年,采用 MIT 许可。最近状态:本周仍有提交。
适合谁:推荐给写代码与文档的人:涉及 editor、electron、microsoft、typescript 方向。
按累计星标排序,库内共 65,707 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 65,980 个)。
优先使用本地记录的星标快照计算近 7 天真实增量;快照不足 7 天时,按「创建以来日均获星」估算,数值旁会标注口径。
已收录 GitHub 星标过千的公开项目,附原始简介、语言、主题与活跃度。用一句自然语言描述需求,即可获得 AI 推荐。
neo4j 是用 Java 编写的数据库工具,用于数据存储与查询。
Graphs for Everyone
🔍大模型应用开发实战一:RAG 技术全栈指南,在线阅读地址:https://datawhalechina.github.io/all-in-rag/
🔍大模型应用开发实战一:RAG 技术全栈指南,在线阅读地址:https://datawhalechina.github.io/all-in-rag/
bbot 是用 Python 编写的测试工具,用于自动化测试与验证。
The recursive internet scanner for hackers. 🧡
llm-graph-builder 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Neo4j graph construction from unstructured data using LLMs
RuVector 是用 Rust 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打高性能、实时。
RuVector provides High Performance, Real-Time decisions and agent memory , Self-Learning Ai, Vector GNN DB built in Rust.
kuzu 是用 C++ 编写的数据库工具,用于数据存储与查询。
Embedded property graph database built for speed. Vector search and full-text search built in. Implements Cypher.
BruteShark 是用 C# 编写的实用工具,用于解决具体场景问题。
Network Analysis Tool
小型金融知识图谱构建流程(neo4j / python / cypher / KG)
小型金融知识图谱构建流程(neo4j / python / cypher / KG)
MiroFish-Offline 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Offline multi-agent simulation & prediction engine. English fork of MiroFish with Neo4j + Ollama local stack.
pygraphistry 是用 Python 编写的可视化工具,用于图表与数据展示,主打速度快。
PyGraphistry is a Python library to quickly load, shape, embed, and explore big graphs with the GPU-accelerated Graphistry visual graph analyzer
Aix-DB 基于 LangChain/LangGraph 框架,结合 MCP Skills 多智能体协作架构,实现自然语言到数据洞察的端到端转换。
Aix-DB 基于 LangChain/LangGraph 框架,结合 MCP Skills 多智能体协作架构,实现自然语言到数据洞察的端到端转换。
利用网络上公开的数据构建一个小型的证券知识图谱/知识库
利用网络上公开的数据构建一个小型的证券知识图谱/知识库
neo4j-apoc-procedures 是用 Java 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Awesome Procedures On Cypher for Neo4j - codenamed "apoc" If you like it, please ★ above ⇧
neovis.js 是用 TypeScript 编写的可视化工具,用于图表与数据展示。
Neo4j + vis.js = neovis.js. Graph visualizations in the browser with data from Neo4j.
blogs 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Jupyter notebooks that support my graph data science blog posts at https://bratanic-tomaz.medium.com/
neo4jd3 是用 JavaScript 编写的可视化工具,用于图表与数据展示。
Neo4j graph visualization using D3.js
activegraph 是用 Ruby 编写的数据库工具,用于数据存储与查询。
An active model wrapper for the Neo4j Graph Database for Ruby.
neo4j-graphrag-python 是用 Python 编写的数据库工具,用于数据存储与查询。
Neo4j GraphRAG for Python
InteractiveGraph 是用 JavaScript 编写的前端库,用于构建 Web 页面与界面。
InteractiveGraph provides a web-based interactive visualization and analysis framework for large graph data, which may come from a GSON file, or an …
neomodel 是用 Python 编写的数据库工具,用于数据存储与查询。
An Object Graph Mapper (OGM) for the Neo4j graph database.
neo4j-python-driver 是用 Python 编写的数据库工具,用于数据存储与查询。
Neo4j Bolt driver for Python
项目列表来自 GitHub 官方 Search API(stars:>1000)。单个查询最多只能返回前 1000 条,所以「同步热门」取到的是星标最高的 1000 个;要拿全量必须按星标区间拆成多个查询——本站会先查各区间的真实数量再自动切分(1k–2k 约 3.2 万个,2k–5k 约 2.1 万个,5k–20k 约 1 万个,2 万以上约 2300 个)。GitHub 上星标过千的公开仓库当前约 65,980 个,本站已收录 65,707 个。星标、简介、语言与主题均为 GitHub 原始字段,未做人工逐一核验。
中文介绍分三种来源,卡片与详情页均有标注:热门项目使用本站人工维护的条目;其余项目由程序依据语言、主题、简介中的特征词与项目数据自动生成;仓库原简介本身是中文时直接引用原文。自动生成的介绍只是对公开字段的归纳,不代表项目方表述,也不构成选型结论。
每日推荐按北京时间每天从星标 6000 以上、近 18 个月仍有提交且未归档的项目中选取,排除近 120 天已推荐过的项目,同一天内结果固定。推荐结果由规则引擎(或配置的大模型)生成,不构成选型结论。
每天每台设备可免费检索 3 次,浏览、筛选和关键词查找不消耗额度。选择下方任一方案即可继续(当前为模拟支付)。
模拟支付不会接入真实渠道,也不会产生任何扣款。