Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.31.0 · métricas 2.10.0 · 2026-08-13 04:33 UTC

neo4j / neo4j-graphrag-python

Neo4j GraphRAG for Python

PythonLicencia propia★ 1252 estrellas⑂ 235 forksdesde feb 2024Ver en GitHub ↗
TipoBibliotecacómo se determina
#ai#cypher#genai#graph-database#neo4j#python#python3#rag#graphrag

neo4j/neo4j-graphrag-python tiene un índice de salud de 98 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excepcional. Su puntuación más alta es Engineering Quality (96/100) y la más baja, Security (76/100). Se actualizó por última vez hoy. 3 personas concentran la mayor parte del trabajo reciente.

98
global / 100
Excepcional

Índice de salud del software

Las métricas se agrupan en categorías ponderadas sobre una escala estandarizada de 1 a 100. El resultado global parte de su media ponderada, calibrada contra la distribución del registro público para que las bandas tengan significado percentil; cuando la evidencia pública activa la Política de Jurisdicciones de Alto Riesgo, la calificación se ajusta y recibe un límite «En riesgo» de 34.

98
Excepcional93-100El nivel más alto del registro (≈ el 5% superior); cumple prácticamente todos los criterios evaluados
Excelente80-92Sólido en todos los frentes; carencias menores
Bueno65-79Saludable; carencias limitadas y manejables
Moderado50-64Aceptable con carencias notables; se recomienda revisión
Débil35-49Debilidades sustanciales en varias áreas
En riesgo20-34Debilidades significativas; su adopción exige cautela
Crítico1-19Problemas graves (proyecto abandonado, un solo mantenedor, sin higiene)
VitalidadComunidad yAdopciónSostenibilidady GobernanzaCalidad deIngenieríaSeguridadPreparaciónpara IA

Perfil de puntuación

Cada eje es una categoría. La forma importa más que la media: un proyecto sano llena toda la figura, mientras que un perfil de picos y cráteres indica que la fortaleza en una dimensión enmascara el riesgo en otra.

El resultado global ponderado 88 se calibra a 98 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

Neo4jOrganización
1326 seguidores97 repositorios públicosdesde feb 2010

Este repositorio está respaldado por una organización: una custodia compartida y responsable que puede sobrevivir a cualquier mantenedor individual.

Ecosistemas de paquetes

RegistroPaqueteVersiónDescargas / mesVersionesÚltima publicación
PyPIneo4j-graphrag1.18.0429.80535hace 49 días

Métricas por categoría

Vitalidad

¿Está vivo el proyecto: se escribe código y se publican versiones?

95Excepcional · 21% del índice global

Actividad de desarrollo

92Excelente
Cómo se puntúa
36/36Recencia de push — último push hace 0 días
27.7/36Cadencia de commits — 40/52 semanas con commits
18/18Volumen de commits — 134 commits en el último año
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
commits_last_year134
human_commit_share0,93
days_since_last_push0
active_weeks_last_year40

Disciplina de publicación

100Excepcional
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 35 versiones publicadas
36/36Recencia de las versiones — última versión hace 49 días
27/27Cadencia de publicación — una versión cada ~18,5 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count35
latest_release_tag1.18.0
releases_from_tagsno
days_since_latest_release49
mean_days_between_releases18,5
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): OpenSSF Scorecard: Signed-Releases. Los pesos restantes se han renormalizado.

Comunidad y Adopción

¿Tiene el proyecto usuarios, descargas, atención y unas condiciones acogedoras para quienes contribuyen?

79Bueno · 17% del índice global

Popularidad y adopción

76Bueno
Cómo se puntúa
50.2/60Estrellas — 1252 estrellas
19.7/25Forks — 235 forks
6.2/15Observadores — 14 observadores
Datos de entrada utilizados
forks235
stars1252
watchers14
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Salud de la comunidad

71Bueno
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
16.9/22.5Licencia — archivo de licencia presente, no es una licencia reconocida
18/18Guía CONTRIBUTING
0/13.5Código de conducta
0/7.2Plantilla de issues
6.3/6.3Plantilla de PR
Datos de entrada utilizados
has_readmesí
has_licensesí
readme_badges0
has_contributingsí
has_issue_templateno
has_code_of_conductno
readme_badge_services—
has_pull_request_templatesí

Adopción en el ecosistema (descargas)

94Excepcional
Cómo se puntúa
75.1/80Descargas mensuales — 429.805 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registro — no lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packagesneo4j-graphrag
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads429.805
unverified_packages_excluded—
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dependientes en el registro. Los pesos restantes se han renormalizado.

Sostenibilidad y Gobernanza

¿Sobrevivirá el proyecto a sus personas: factor bus, capacidad de respuesta, quién lo respalda y mantenimiento del paquete?

89Excelente · 23% del índice global

Resiliencia de mantenedores (factor bus)

76Bueno
Cómo se puntúa
36/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 3 contribuyente(s)
16.1/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 28% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes — 38 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 5 contributing companies or organizations
Datos de entrada utilizados
bus_factor3
contributors_sampled38
top_contributor_share0,283

Capacidad de respuesta a issues y PR

86Excelente
Cómo se puntúa
37.4/42Resolución de issues — 89% de issues cerradas
26.1/30Aceptación de PR — 400/459 PR decididos fusionados
8.7/13Newcomer PR acceptance — 4/6 PR de contribuyentes primerizos fusionados en 30 d
13.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 21/23 approved changesets -- score normalized to 9
Datos de entrada utilizados
merged_prs400
open_issues13
closed_issues105
prs_merged_7d6
prs_decided_7d7
prs_merged_30d16
prs_decided_30d23
issue_closed_ratio0,89
closed_unmerged_prs59
first_time_authors_30d3
first_time_prs_merged_30d4
first_time_prs_decided_30d6

Propiedad y custodia

97Excepcional
Cómo se puntúa
30/30Respaldo de la propiedad — propiedad de una organización
0/20Dominio verificado — el estado de dominio verificado no se leyó para esta organización
22.5/25Alcance del propietario — 1326 seguidores de neo4j
25/25Trayectoria — 97 repos públicos, cuenta de ~16 años
Datos de entrada utilizados
followers1326
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginneo4j
public_repos97
account_age_days6027
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dominio verificado. Los pesos restantes se han renormalizado.

Mantenimiento de paquetes

100Excepcional
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble — 1 paquete(s) en pypi
35/35Recencia de publicación — última publicación hace 49 días
20/20Historial de versiones — 35 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesneo4j-graphrag
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish49

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

96Excepcional · 19% del índice global

Prácticas de ingeniería

100Excepcional
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI — 10 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linter — tox.ini
9.6/9.6Hooks de pre-commit
6.4/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 28 out of 28 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
has_cisí
has_testssí
has_editorconfigsí
has_linter_configsí
has_precommit_configsí

Documentación

90Excelente
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyecto — https://neo4j.com/docs/neo4j-graphrag-python/current/
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics — 9 topics
0/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicsai, cypher, genai, graph-database, neo4j, python, python3, rag, graphrag
has_wikino
homepagehttps://neo4j.com/docs/neo4j-graphrag-python/current/
docs_sitehttps://neo4j.com/docs/neo4j-graphrag-python/current/
has_readmesí
has_docs_dirsí
has_descriptionsí

Seguridad

¿Son sólidas las prácticas visibles de seguridad y de cadena de suministro, sin exposición jurisdiccional de alto riesgo sin resolver?

76Bueno · 16% del índice global

Postura de seguridad

70Bueno
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — sin datos
2.5/2.5CI-Tests — 28 out of 28 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
6.8/7.5Code-Review — Found 21/23 approved changesets -- score normalized to 9
2.5/2.5Contributors — project has 5 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.2/2.5Licencia — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
4/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 8
2.5/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 5
5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — sin datos
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 125 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate7
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Branch-Protection, Signed-Releases. Los pesos restantes se han renormalizado.

Avisos de dependencias

100Excepcional
Cómo se puntúa
35/35Dependencias directas libres de avisos conocidos — ninguna dependencia directa tiene un aviso conocido
25/25Dependencias indirectas libres de avisos conocidos — ninguna dependencia indirecta tiene un aviso conocido
0/40Sin avisos pendientes — ningún aviso tiene fecha de publicación
Datos de entrada utilizados
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages15
unassessed_packages0
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Sin avisos pendientes. Los pesos restantes se han renormalizado. Se cotejó el cierre de dependencias en tiempo de ejecución de pypi:neo4j-graphrag@1.18.0 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 15 paquetes. No se analiza la alcanzabilidad.

Preparación para IA

¿Hasta qué punto está el repositorio preparado para desarrollarse y mantenerse con agentes de codificación de IA? Tiene un peso deliberadamente pequeño (4%): las herramientas para agentes son una señal real de mantenimiento, pero un repositorio sin ninguna puede alcanzar igualmente 100/100.

92Excelente · 4% del índice global

Contexto y guía para agentes

85Excelente
Cómo se puntúa
45/45Instrucciones para agentes — AGENTS.md
0/15Documentación legible por máquinas (llms.txt)
40/40Historial de commits legible — 74 de 93 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url—
legible_history_share0,796
agent_instruction_filesAGENTS.md
agent_instruction_max_bytes7719

Bucle de verificación (compilación / pruebas / verificación de tipos)

98Excepcional
Cómo se puntúa
18/18Arranque con un solo comando — docs/Makefile
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato — tox.ini
11/11Verificación estática de tipos — src/neo4j_graphrag/py.typed
10/10Entorno reproducible — Dockerfile, lockfile
10/10Práctica demostrada con agentes — 6 de los últimos 100 commits con autoría o crédito de agente
8/8Mantenimiento automatizado — 7 de los últimos 100 commits son actualizaciones automáticas de dependencias
8/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 8
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_testssí
lockfilesuv.lock
has_dockerfilesí
typed_languageno
bootstrap_filesdocs/Makefile
has_devcontainerno
has_linter_configsí
typecheck_configssrc/neo4j_graphrag/py.typed
agent_commit_share0,06
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,07

Legibilidad del código para modelos

82Excelente
Cómo se puntúa
27/45Código verificable por tipos — Python con configuración de verificación de tipos (src/neo4j_graphrag/py.typed)
54.5/55Tamaños de archivo manejables — 3/344 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes96.120
source_files_sampled344
oversized_source_files3

Interfaces legibles por máquina

100Excepcional
Cómo se puntúa
0/40Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto) — no aplicable a este tipo de software
0/20Servidor MCP — no aplicable a este tipo de software
40/40Ejemplos ejecutables — examples
Datos de entrada utilizados
example_dirsexamples
has_mcp_signalno
api_schema_files—
interfaces_expected_of—
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto), Servidor MCP. Los pesos restantes se han renormalizado.

Datos clave

1252estrellas de GitHub
38contribuidores
134commits en los últimos 12 meses
0días desde el último push
35versiones publicadas
3factor bus
13issues abiertas
PyPIecosistemas de paquetes

Advertencias de recopilación de datos

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token

Más detalle

Historial de estrellas y forks 0 ★ / 235 ⇿
0Estrellas
235Forks
35Versiones

Cuándo se añadió cada estrella y fork, recopilado de GitHub y agrupado por día. El crecimiento acumulado se sitúa justo encima de las adiciones diarias que lo componen, de modo que ambos se leen en conjunto: la acumulación orgánica sostenida no se parece en nada a un pico abrupto y efímero. Cuando esa diferencia es medible, se informa como autenticidad del crecimiento.

0408012016020024023342024-052025-062026-08
Mayor 1Menor 22Parche 12

Cada punto abarca 3 días.

OpenSSF Scorecard 7.0 / 10
7.0agregado

Evaluación de seguridad independiente y agnóstica en cuanto a herramientas, procedente del proyecto de código abierto OpenSSF Scorecard. Cada comprobación premia una práctica de seguridad, no la herramienta de un proveedor concreto. Las comprobaciones que Scorecard no pudo determinar se marcan como n/d y se excluyen de la puntuación de seguridad (nunca se cuentan como cero).Scorecard v5.5.0 · 2026-08-13 04:32 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
n/dBranch-Protectioninternal error: error during branchesHandler.setup: internal error: some github tokens can't read classic branch protection rules: https://github.com/ossf/scorecard-action/blob/main/docs/authentication/fine-grained-auth-token.md
10CI-Tests28 out of 28 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
9Code-ReviewFound 21/23 approved changesets -- score normalized to 9
10Contributorsproject has 5 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
9Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
8Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 8
5SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 5
10Security-Policysecurity policy file detected
n/dSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities125 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 12
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPIneo4j>=5.17.0,<7.0.0pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.6.3,<3.0.0pyproject.toml
PyPIfsspec>=2024.9.0pyproject.toml
PyPIpypdf>=6.0.0,<7.0.0pyproject.toml
PyPIjson-repair>=0.44.1,<1.0.0pyproject.toml
PyPIpyyaml>=6.0.2,<7.0.0pyproject.toml
PyPItypes-pyyaml>=6.0.12.20240917,<7.0.0pyproject.toml
PyPInumpy>=2.0.0,<3.0.0pyproject.toml
PyPInumpy>=2.1.0,<3.0.0pyproject.toml
PyPIscipy>=1.13.0,<2.0.0pyproject.toml
PyPIscipy>=1.15.0,<2.0.0pyproject.toml
PyPItenacity>=9.1.2,<10.0.0pyproject.toml
Todas las dependencias 287

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 12 paquetes directos y 275 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIfsspec2024.12.0directa
PyPIjson-repair0.61.7directa
PyPIneo4j5.28.2directa
PyPInumpy2.2.6directa
PyPInumpy2.4.0directa
PyPIpydantic2.12.5directa
PyPIpypdf6.14.2directa
PyPIpyyaml6.0.3directa
PyPIscipy1.15.3directa
PyPIscipy1.16.3directa
PyPItenacity9.1.2directa
PyPItypes-pyyaml6.0.12.20250915directa
PyPIaiohappyeyeballs2.6.1indirecta
PyPIaiohttp3.13.3indirecta
PyPIaiosignal1.4.0indirecta
PyPIaiosqlite0.22.1indirecta
PyPIalabaster0.7.16indirecta
PyPIannotated-types0.7.0indirecta
PyPIanthropic0.116.0indirecta
PyPIanyio4.12.1indirecta
PyPIapeye1.4.1indirecta
PyPIapeye-core1.1.5indirecta
PyPIasttokens3.0.1indirecta
PyPIasync-timeout5.0.1indirecta
PyPIattrs25.4.0indirecta
PyPIauthlib1.6.6indirecta
PyPIautodocsumm0.2.14indirecta
PyPIbabel2.17.0indirecta
PyPIbanks2.2.0indirecta
PyPIbeautifulsoup44.14.3indirecta
PyPIblis1.3.3indirecta
PyPIboto31.42.97indirecta
PyPIbotocore1.42.97indirecta
PyPIcachecontrol0.14.4indirecta
PyPIcatalogue2.0.10indirecta
PyPIcertifi2026.1.4indirecta
PyPIcffi2.0.0indirecta
PyPIcfgv3.5.0indirecta
PyPIcharset-normalizer3.4.4indirecta
PyPIclick8.3.1indirecta
PyPIcloudpathlib0.23.0indirecta
PyPIcohere5.20.1indirecta
PyPIcolorama0.4.6indirecta
PyPIconfection0.1.5indirecta
PyPIcoverage7.13.1indirecta
PyPIcryptography46.0.3indirecta
PyPIcssutils2.11.1indirecta
PyPIcymem2.0.13indirecta
PyPIdataclasses-json0.6.7indirecta
PyPIdecorator5.2.1indirecta
PyPIdefusedxml0.7.1indirecta
PyPIdeprecated1.3.1indirecta
PyPIdeprecation2.1.0indirecta
PyPIdict2css0.3.0.post1indirecta
PyPIdirtyjson1.0.8indirecta
PyPIdistlib0.4.0indirecta
PyPIdistro1.9.0indirecta
PyPIdocstring-parser0.17.0indirecta
PyPIdocutils0.21.2indirecta
PyPIdomdf-python-tools3.10.0indirecta
PyPIenum-tools0.12.0indirecta
PyPIeval-type-backport0.3.1indirecta
PyPIexceptiongroup1.3.1indirecta
PyPIexecuting2.2.1indirecta
PyPIfastavro1.12.1indirecta
PyPIfastuuid0.14.0indirecta
PyPIfilelock3.20.2indirecta
PyPIfiletype1.2.0indirecta
PyPIfrozenlist1.8.0indirecta
PyPIgoogle-api-core2.28.1indirecta
PyPIgoogle-auth2.49.2indirecta
PyPIgoogle-cloud-aiplatform1.162.0indirecta
PyPIgoogle-cloud-bigquery3.39.0indirecta
PyPIgoogle-cloud-core2.5.0indirecta
PyPIgoogle-cloud-resource-manager1.15.0indirecta
PyPIgoogle-cloud-storage3.13.0indirecta
PyPIgoogle-cloud-storage3.7.0indirecta
PyPIgoogle-crc32c1.8.0indirecta
PyPIgoogle-genai1.75.0indirecta
PyPIgoogle-resumable-media2.8.0indirecta
PyPIgoogleapis-common-protos1.72.0indirecta
PyPIgreenlet3.3.0indirecta
PyPIgriffe1.15.0indirecta
PyPIgrpc-google-iam-v10.14.3indirecta
PyPIgrpcio1.76.0indirecta
PyPIgrpcio-status1.76.0indirecta
PyPIh110.16.0indirecta
PyPIh24.3.0indirecta
PyPIhf-xet1.2.0indirecta
PyPIhpack4.1.0indirecta
PyPIhtml5lib1.1indirecta
PyPIhttpcore1.0.9indirecta
PyPIhttpx0.28.1indirecta
PyPIhuggingface-hub0.36.0indirecta
PyPIhyperframe6.1.0indirecta
PyPIidentify2.6.15indirecta
PyPIidna3.11indirecta
PyPIimagesize1.4.1indirecta
PyPIimportlib-metadata8.7.1indirecta
PyPIiniconfig2.3.0indirecta
PyPIipython8.38.0indirecta
PyPIipython9.9.0indirecta
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1indirecta
PyPIjedi0.19.2indirecta
PyPIjinja23.1.6indirecta
PyPIjiter0.12.0indirecta
PyPIjmespath1.1.0indirecta
PyPIjoblib1.5.3indirecta
PyPIjsonpatch1.33indirecta
PyPIjsonpath-python1.1.6indirecta
PyPIjsonpointer3.0.0indirecta
PyPIjsonschema4.26.0indirecta
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirecta
PyPIlangchain-core0.3.81indirecta
PyPIlangchain-huggingface0.1.2indirecta
PyPIlangchain-openai0.3.35indirecta
PyPIlangchain-text-splitters0.3.11indirecta
PyPIlangcodes3.5.1indirecta
PyPIlangsmith0.6.0indirecta
PyPIlibrt0.7.7indirecta
PyPIlitellm1.80.0indirecta
PyPIllama-cloud0.1.35indirecta
PyPIllama-cloud-services0.6.54indirecta
PyPIllama-index0.13.6indirecta
PyPIllama-index-cli0.5.1indirecta
PyPIllama-index-core0.13.6indirecta
PyPIllama-index-embeddings-openai0.5.1indirecta
PyPIllama-index-indices-managed-llama-cloud0.9.0indirecta
PyPIllama-index-instrumentation0.4.2indirecta
PyPIllama-index-llms-openai0.5.6indirecta
PyPIllama-index-readers-file0.5.6indirecta
PyPIllama-index-readers-llama-parse0.5.1indirecta
PyPIllama-index-workflows1.3.0indirecta
PyPIllama-parse0.6.54indirecta
PyPImarkdown-it-py4.0.0indirecta
PyPImarkupsafe3.0.3indirecta
PyPImarshmallow3.26.2indirecta
PyPImatplotlib-inline0.2.1indirecta
PyPImdurl0.1.2indirecta
PyPImistralai2.7.1indirecta
PyPImore-itertools10.8.0indirecta
PyPImpmath1.3.0indirecta
PyPImsgpack1.1.2indirecta
PyPImultidict6.7.0indirecta
PyPImurmurhash1.0.15indirecta
PyPImypy1.19.1indirecta
PyPImypy-extensions1.1.0indirecta
PyPInatsort8.4.0indirecta
PyPIneo4j-graphrag1.18.0indirecta
PyPIneo4j-viz0.4.2indirecta
PyPInest-asyncio1.6.0indirecta
PyPInetworkx3.4.2indirecta
PyPInetworkx3.6.1indirecta
PyPInltk3.9.2indirecta
PyPInodeenv1.10.0indirecta
PyPInvidia-cublas-cu1212.8.4.1indirecta
PyPInvidia-cuda-cupti-cu1212.8.90indirecta
PyPInvidia-cuda-nvrtc-cu1212.8.93indirecta
PyPInvidia-cuda-runtime-cu1212.8.90indirecta
PyPInvidia-cudnn-cu129.10.2.21indirecta
PyPInvidia-cufft-cu1211.3.3.83indirecta
PyPInvidia-cufile-cu121.13.1.3indirecta
PyPInvidia-curand-cu1210.3.9.90indirecta
PyPInvidia-cusolver-cu1211.7.3.90indirecta
PyPInvidia-cusparse-cu1212.5.8.93indirecta
PyPInvidia-cusparselt-cu120.7.1indirecta
PyPInvidia-nccl-cu122.27.5indirecta
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PyPIwrapt2.0.1indirecta
PyPIyarl1.22.0indirecta
PyPIzipp3.23.0indirecta
PyPIzstandard0.25.0indirecta
Avisos de dependencias 0

Instalar pypi:neo4j-graphrag@1.18.0 arrastra 15 paquetes, directos y transitivos: 0 tienen avisos conocidos, de los cuales 0 son dependencias directas.

Ningún aviso conocido afecta a las dependencias evaluadas.

Un aviso significa que la versión registrada en el grafo de dependencias cae dentro del rango afectado de un aviso. No se analiza la alcanzabilidad, y el grafo incluye fijaciones de desarrollo y prueba: un hallazgo puede referirse al utillaje y no al software distribuido.

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