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在这个由两部分组成的系列的第一部分（链接到第一部分）中，我们看到了如何使用知识图来模拟思维过程。在这部分，让我们把手弄脏！😄
我们将使用一个名为Cayley的开源图形数据库作为KG后端。根据您的操作系统，从这里获取最新的二进制文件。下载后，转到根目录并找到cayley.yml文件。如果它不存在，请创建它。应该有一个cayley_example.yml文件来指导您。该文件是cayley的配置文件。该文件的一个重要用途是设置存储图形的后端数据库。有几个选项可用（请参阅文档）。我们将使用MySQL作为数据库。我假设你已经安装了MySQL。如果没有，安装它非常简单（谷歌：P）。现在，请确保您的cayley.yml文件如下所示：（将<your_root_password>替换为MySQL根的实际密码，并将<your_database_name>替换为数据库名称。
cayley.yml:
store:
# backend to use
backend: "mysql"
# address or path for the database
address: "root:<your_root_password>#@tcp(localhost:3306)/<your_database_name>"
# open database in read-only mode
read_only: false
# backend-specific options
options:
nosync: false
query:
timeout: 30s
load:
ignore_duplicates: false
ignore_missing: false
batch: 10000
now let’s start our graph I am using windows so exact commands might differ from Mac and Linux. You can see (this file):
打开命令提示符/terminal，转到cayley根目录，并在terminal中键入以下内容：
cayley init
Cayley将自动检测Cayley.yml文件中的配置并建立数据库。现在要加载一个图形数据库，我们需要了解一种叫做“模式”的东西。
模式是表示信息的一种特定方式。例如，JSON（JavaScript对象表示法）就是模式的一个例子。有关模式的更多信息，请访问Schema.org的网站。在这里，我们将使用一个名为“N-quads”的模式。有关N-quad的更多信息，请点击此处。
在上面的示例N-quad文件中，我们有一个类似的模式：<person><follows><person><status>。这意味着两个＜person＞是图的节点，＜followes＞是它们之间的“方向关系”<status>是可选的，并对关系进行了更多描述。
现在，下一步是将其加载到我们的MySQL数据库中。要执行此操作，请运行：
cayley load -i <path_to_nquads_file>
将<path_to_quads_file>替换为N-quads文件的相对路径。制作一个N-quad文件很容易。只需在N-quad模式中写入并使用“.nq”扩展名保存即可。
将图形加载到cayley后，您可以运行一个web实例，使用gizmo查询语言（这并不难理解）与您的KG进行交互和可视化。运行：
cayley http
Go to localhost:64210 on your browser and you can see something like this:
您可以在此处键入任何查询以与您的KG交互。示例查询为：
g.V().All()
这意味着获取图形对象“g”的所有顶点。有关查询语言的更多信息，请点击此处。
您还可以在web应用程序中可视化图形。阅读文档以便能够做到这一点。
现在是有趣的部分（没有人告诉你）：
我们使用Cayley图数据库和MySql实现了一个简单的知识图。我们可以在不使用网络应用程序的情况下远程与此图形交互吗？对Cayley向API端点公开图形：http://127.0.0.1:64210/api/v1/query/gizmo
我们可以使用python“requests”库来进行POST请求，并在任何需要的地方查询Graph（Cayley应该在后台运行以提供API端点）。
import requests import jsonquery = "g.V().All()" endpoint = "http://127.0.0.1:64210/api/v1/query/gizmo" response = requests.post(endpoint, data=query)#the response is a JSON object json_response = response.json() print(json_response)
在Jupyter Notebook中运行上面的代码，您应该能够看到API的JSON响应并使用它！
那都是人！希望你喜欢这个。
