当前位置: 首页 > news >正文

RushDB开源程序 是现代应用程序和 AI 的即时数据库。建立在 Neo4j 之上

一、软件介绍

文末提供程序和源码下载

      RushDB 改变了您处理图形数据的方式 — 不需要 Schema,不需要复杂的查询,只需推送数据即可。

二、Key Features  ✨ 主要特点

  • Instant Setup: Be productive in seconds, not days
    即时设置 :在几秒钟内提高工作效率,而不是几天
  • Push Any JSON: Nested objects are automatically normalized into a graph
    推送任何 JSON: 嵌套对象自动规范化为图形
  • Fractal API: Same query syntax everywhere - learn once, use everywhere
    Fractal API:到处都是相同的查询语法 - 一次学习,到处使用
  • Vector Search: Comprehensive similarity search for AI-powered applications
    向量搜索 :AI 驱动的应用程序的全面相似性搜索
  • Zero Schema Headaches: We handle the data structure so you can focus on building
    零架构麻烦 :我们处理数据结构,因此您可以专注于构建

三、1.0 中的新增功能

  • Vector Search: Comprehensive vector search with similarity aggregates and query builder support
    矢量搜索 :具有相似性聚合和查询生成器支持的综合矢量搜索
  • Member Management: Complete workspace membership system with invitations and access controls
    成员管理 :完整的工作区会员系统,带有邀请和访问控制
  • Remote Database: Connect to existing Neo4j/Aura databases
    远程数据库 :连接到现有的 Neo4j/Aura 数据库
  • Enhanced Auth: Google OAuth support and improved authorization flows
    增强的身份验证 :Google OAuth 支持和改进的授权流程
  • Documentation: Reworked docs with clear tutorials and guides
    文档 :重新设计的文档,提供清晰的教程和指南

四、Quick Start  🚀 快速开始

1. Get RushDB  1. 获取 RushDB

Option A: Use RushDB Cloud (Free Tier Available)
选项 A:使用 RushDB Cloud(提供免费套餐)

# Sign up and get an API token at app.rushdb.com
# No installation required!

Option B: Self-Host with Docker
选项 B:使用 Docker 自托管

docker run -p 3000:3000 \--name rushdb \-e NEO4J_URL='neo4j+s://your-instance.neo4j.io' \-e NEO4J_USERNAME='neo4j' \-e NEO4J_PASSWORD='password' \rushdb/platform

2. Start Building  2. 开始构建

Python  蟒
from rushdb import RushDBdb = RushDB("your-api-token")# Push any nested JSON - RushDB normalizes it into a graph
db.records.create_many("COMPANY",{"name": "Google LLC","rating": 4.9,"DEPARTMENT": [{"name": "Research & Development","PROJECT": [{"name": "Bard AI","budget": 1200000000,"EMPLOYEE": [{"name": "Jeff Dean","position": "Head of AI Research",}],}],}],},
)# Traverse relationships with intuitive nested queries
employees = db.records.find({"labels": ["EMPLOYEE"],"where": {"position": {"$contains": "AI"},"PROJECT": {"DEPARTMENT": {"COMPANY": {"rating": {"$gte": 4}}}},},
})
TypeScript/JavaScript
import RushDB from '@rushdb/javascript-sdk';const db = new RushDB("your-api-token");// Push data with automatic relationship creation
await db.records.createMany({label: "COMPANY",payload: {name: 'Google LLC',rating: 4.9,DEPARTMENT: [{name: 'Research & Development',PROJECT: [{name: 'Bard AI',EMPLOYEE: [{name: 'Jeff Dean',position: 'Head of AI Research',}]}]}]}
});// Simple queries that traverse complex relationships
const aiExperts = await db.records.find({labels: ['EMPLOYEE'],where: {position: { $contains: 'AI' },PROJECT: { DEPARTMENT: { COMPANY: { rating: { $gte: 4 } } } },},
});

五、RushDB 的 Fractal API 的强大功能

RushDB uses a consistent query structure across all operations:
RushDB 在所有作中使用一致的查询结构:

interface SearchQuery {labels?: string[];     // Filter by record labelswhere?: WhereClause;   // Filter by properties and relationshipslimit?: number;        // Maximum records to returnskip?: number;         // Records to skip (pagination)orderBy?: OrderByClause; // Sorting configurationaggregate?: AggregateClause; // Data aggregation
}

This approach means:  这种方法意味着:

  • Learn Once, Use Everywhere: The same pattern works across records, relationships, labels, and properties
    一次学习,随处使用 :相同的模式适用于记录、关系、标签和属性
  • Predictable API: No surprises as you build more complex features
    可预测的 API:当您构建更复杂的功能时,不会有任何意外
  • Self-Discovering Database: The graph knows its own structure and exposes it consistently
    Self-Discovering Database:图形知道自己的结构并始终如一地公开它
  • Perfect for AI & RAG: AI agents can explore and generate queries on-the-fly
    非常适合 AI 和 RAG:AI 代理可以即时探索并生成查询

🛠️ Self-Hosting Options  🛠️ 自托管选项

Requirements  要求

  • Neo4j: Version 5.25.1 or higher
    Neo4j 版本 5.25.1 或更高版本
  • APOC Plugin: Required and can be installed either via volume mount or auto-install
    APOC 插件 :必需,可以通过卷挂载或自动安装进行安装
  • Graph Data Science Plugin: Required for advanced features like vector search and aggregations
    Graph Data Science Plugin:矢量搜索和聚合等高级功能需要

Docker Compose Setup  Docker Compose 设置

version: '3.8'
services:rushdb:image: rushdb/platformcontainer_name: rushdbports:- "3000:3000"environment:- NEO4J_URL=neo4j+s://your-instance.neo4j.io- NEO4J_USERNAME=neo4j- NEO4J_PASSWORD=password- RUSHDB_LOGIN=admin- RUSHDB_PASSWORD=secure-password

View all environment variables
查看所有环境变量

    Development setup with local Neo4j
    使用本地 Neo4j 进行开发设置

    version: '3.8'
    services:rushdb:image: rushdb/platformcontainer_name: rushdbdepends_on:neo4j:condition: service_healthyports:- "3000:3000"environment:- NEO4J_URL=bolt://neo4j- NEO4J_USERNAME=neo4j- NEO4J_PASSWORD=passwordneo4j:image: neo4j:5.25.1healthcheck:test: [ "CMD-SHELL", "wget --no-verbose --tries=1 --spider localhost:7474 || exit 1" ]interval: 5sretries: 30start_period: 10sports:- "7474:7474"- "7687:7687"environment:- NEO4J_ACCEPT_LICENSE_AGREEMENT=yes- NEO4J_AUTH=neo4j/password- NEO4J_PLUGINS=["apoc", "graph-data-science"]

    CLI Commands  CLI 命令

    View available CLI commands
    查看可用的 CLI 命令

    Create a New User
    rushdb create-user admin@example.com securepassword123
    Update User Password
    rushdb update-password admin@example.com newsecurepassword456

    六、软件下载

    迅雷云盘

    本文信息来源于GitHub作者地址:GitHub - rush-db/rushdb: RushDB is an Instant Database for Modern Apps & AI. Built on top of Neo4j.

    http://www.xdnf.cn/news/934417.html

    相关文章:

  • LLMs 系列科普文(15)
  • 极客时间:在 Google Colab 上尝试 Prefix Tuning
  • Ubuntu系统用户基本管理
  • Docker 优势与缺点全面解析:容器技术的利与弊
  • Vue-Leaflet地图组件开发(三)地图控件与高级样式设计
  • Vue中虚拟DOM的原理与作用
  • DAY 25 异常处理
  • ChatterBox - 轻巧快速的语音克隆与文本转语音模型,支持情感控制 支持50系显卡 一键整合包下载
  • BeanFactory 和 FactoryBean 有何区别与联系?
  • 面试实例题
  • Go 语言中switch case条件分支语句
  • 人生中第一次开源:java版本的supervisor,支持web上管理进程,查看日志
  • 【大模型】【推荐系统】LLM在推荐系统中的应用价值
  • 【论文阅读】YOLOv8在单目下视多车目标检测中的应用
  • Pydantic + Function Calling的结合
  • 从碳基羊驼到硅基LLaMA:开源大模型家族的生物隐喻与技术进化全景
  • wpf在image控件上快速显示内存图像
  • 机器学习方法实现数独矩阵识别器
  • (六)卷积神经网络:深度学习在计算机视觉中的应用
  • 深入​剖析网络IO复用
  • java中static学习笔记
  • Amazon RDS on AWS Outposts:解锁本地化云数据库的混合云新体验
  • (AI) Ollama 部署本地 DeepSeek 大模型
  • 在MobaXterm 打开图形工具firefox
  • JVM 类加载器 详解
  • 深入解析Java21核心新特性(虚拟线程,分代 ZGC,记录模式模式匹配增强)
  • 如何思考?思维篇
  • MyBatis原理剖析(二)
  • 编程实验篇--线性探测哈希表
  • Vue 学习路线图(从零到实战)