Text2Cypher

자연어를 Cypher 쿼리로 변환하고 Neo4j 그래프를 시각화하는 GraphRAG 플레이그라운드입니다.

LLM이 자연어 질문에서 Cypher를 생성하고, Neo4j에서 실행한 결과를 다시 자연어로 요약합니다. 그래프는 2D(Cytoscape.js) / 3D(force-graph) 뷰로 탐색할 수 있습니다.

React ── HTTP ──► FastAPI ── Bolt ──► Neo4j
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                LLM Provider
              (Ollama / Bedrock)

Tech Stack

| Layer | Tech | |-------|------| | Frontend | React 19, TypeScript, Cytoscape.js, react-force-graph-3d, Tailwind CSS 4 | | Backend | FastAPI, Pydantic | | Database | Neo4j 5 Community | | LLM | Ollama (local) / AWS Bedrock (cloud) | | Infra | Docker Compose, Vite 7, uv |

Quick Start

# 환경 변수
cp .env.example .env

# Ollama 모델 다운로드 (아무 모델이나 사용 가능)
ollama pull <model-name>

# 전체 스택 실행
docker compose up -d

# 시드 데이터 삽입
docker compose exec backend uv run seed.py

실행 후 http://localhost:3000 으로 접속합니다.

| Service | URL | |---------|-----| | Frontend | http://localhost:3000 | | Backend API | http://localhost:8000/docs | | Neo4j Browser | http://localhost:7474 |

LLM Provider

.env의 LLM_PROVIDER로 전환합니다.

Ollama (기본값)

LLM_PROVIDER=ollama
OLLAMA_BASE_URL=http://localhost:11434
OLLAMA_MODEL=<model-name>

AWS Bedrock

LLM_PROVIDER=bedrock
AWS_REGION=ap-northeast-2
BEDROCK_MODEL_ID=anthropic.claude-sonnet-4-20250514-v1:0

AWS CLI 인증(aws configure)이 선행되어야 합니다.

Development (without Docker)

# Neo4j만 Docker로
docker compose up neo4j -d

# Backend
cd backend && uv sync
uv run uvicorn app.main:app --reload --port 8000
uv run seed.py

# Frontend
cd frontend && npm install
npm run dev  # localhost:5173