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前段时间 NebulaGraph 3.5.0 发布，@**whitewum** 吴老师建议我把前段时间 NebulaGraph 社区里开启的新项目 ng_ai 公开给大家。
所以，就有了这个系列文章，本文是该系列的开篇之作。
ng_ai 是什么
ng_ai 的全名是：Nebulagraph AI Suite，顾名思义，它是在 NebulaGraph 之上跑算法的 Python 套件，希望能给 NebulaGraph 的用户一个自然、简洁的高级 API。简单来说，用很少的代码量就可以执行图上的算法相关的任务。
ng_ai 这个开源项目的目标是，快速迭代、公开讨论、持续演进，一句话概述便是：
Simplifying things in surprising ways.
这个 ng_ai 的专属 url：https://github.com/wey-gu/nebulagraph-ai 可以帮你了解更全面的它。
ng_ai 的特点
为了让 NebulaGraph 社区的小伙伴拥有顺滑的算法体验，ng_ai 有以下特点：
- 与 NebulaGraph 紧密结合，方便从其中读、写图数据
- 支持多引擎、后端，目前支持 Spark（NebulaGraph Algorithm）、NetworkX，之后会支持 DGL、PyG
- 友好、符合直觉的 API 设计
- 与 NebulaGraph 的 UDF 无缝结合，支持从 Query 中调用 ng_ai 任务
- 友好的自定义算法接口，方便用户自己实现算法（尚未完成）
- 一键试玩环境（基于 Docker Extensions）
你可以这么用 ng_ai
跑分布式 PageRank 算法
可以在一个大图上，基于 nebula-algorithm 分布式地跑 PageRank 算法，像是这样：
from ng_ai import NebulaReader
# scan 模式，通过 Spark 引擎读取数据
reader = NebulaReader(engine="spark")
reader.scan(edge="follow", props="degree")
df = reader.read()
# 运行 PageRank 算法
pr_result = df.algo.pagerank(reset_prob=0.15, max_iter=10)
写回算法结果到 NebulaGraph
假设我们要跑一个 Label Propagation 算法，然后把结果写回 NebulaGraph，我们可以这么做：
先确保结果中要写回图数据库的数据 Schema 已经创建好了，像是下面的示例，便是写到 label_propagation.cluster_id 字段里：
CREATE TAG IF NOT EXISTS label_propagation (
cluster_id string NOT NULL
);
下面，我们来看下具体流程。执行算法：
df_result = df.algo.label_propagation()
再看一下结果的 Schema：
df_result.printSchema()
root
|-- _id: string (nullable = false)
|-- lpa: string (nullable = false)
参考下面的代码，把 lpa 的结果写回 NebulaGraph 中的 cluster_id 字段里（{"lpa": "cluster_id"}）：
from ng_ai import NebulaWriter
from ng_ai.config import NebulaGraphConfig
config = NebulaGraphConfig()
writer = NebulaWriter(
data=df_result, sink="nebulagraph_vertex", config=config, engine="spark"
)
# 将 lpa 同 cluster_id 进行映射
properties = {"lpa": "cluster_id"}
writer.set_options(
tag="label_propagation",
vid_field="_id",
properties=properties,
batch_size=256,
write_mode="insert",
)
# 将数据写回到 NebulaGraph
writer.write()
最后，验证一下：
USE basketballplayer;
MATCH (v:label_propagation)
RETURN id(v), v.label_propagation.cluster_id LIMIT 3;
结果：
+-------------+--------------------------------+
| id(v) | v.label_propagation.cluster_id |
+-------------+--------------------------------+
| "player103" | "player101" |
| "player113" | "player129" |
| "player121" | "player129" |
+-------------+--------------------------------+
更详细的例子参考：ng_ai/examples
通过 nGQL 调用算法
自 NebulaGraph v3.5.0 开始，用户可从 nGQL 中调用自己实现的函数。而 ng_ai 也用这个能力来实现了一个自己的 ng_ai 函数，让它从 nGQL 中调用 ng_ai 的算法，例如：
-- 准备将要写入数据的 Schema
USE basketballplayer;
CREATE TAG IF NOT EXISTS pagerank(pagerank string);
:sleep 20;
-- 回调 ng_ai()
RETURN ng_ai("pagerank", ["follow"], ["degree"], "spark", {space: "basketballplayer", max_iter: 10}, {write_mode: "insert"})
更详细的例子参考：ng_ai/examples
单机运行算法
在单机、本地的环境，ng_ai 支持基于 NetworkX 运行算法。
举个例子，读取图为 ng_ai graph 对象：
from ng_ai import NebulaReader
from ng_ai.config import NebulaGraphConfig
# query 模式，通过 NebulaGraph 或是 NetworkX 引擎读取数据
config_dict = {
"graphd_hosts": "graphd:9669",
"user": "root",
"password": "nebula",
"space": "basketballplayer",
}
config = NebulaGraphConfig(**config_dict)
reader = NebulaReader(engine="nebula", config=config)
reader.query(edges=["follow", "serve"], props=[["degree"], []])
g = reader.read()
查看、画图：
g.show(10)
g.draw()
运行算法：
pr_result = g.algo.pagerank(reset_prob=0.15, max_iter=10)
写回 NebulaGraph：
from ng_ai import NebulaWriter
writer = NebulaWriter(
data=pr_result,
sink="nebulagraph_vertex",
config=config,
engine="nebula",
)
# 待写入的属性
properties = ["pagerank"]
writer.set_options(
tag="pagerank",
properties=properties,
batch_size=256,
write_mode="insert",
)
# 将数据写回到 NebulaGraph
writer.write()
其他算法：
# 获取所有算法
g.algo.get_all_algo()
# 获取相关算法的帮助信息
help(g.algo.node2vec)
# 调用算法
g.algo.node2vec()
更详细的例子参考：ng_ai/examples
可视化图算法结果
这里演示一个 NetworkX 引擎情况下，计算 Louvain、PageRank 并可视化的例子：
先执行两个图算法：
pr_result = g.algo.pagerank(reset_prob=0.15, max_iter=10)
louvain_result = g.algo.louvain()
再手写一个画图好看的函数：
from matplotlib.colors import ListedColormap
def draw_graph_louvain_pr(G, pr_result, louvain_result, colors=["#1984c5", "#22a7f0", "#63bff0", "#a7d5ed", "#e2e2e2", "#e1a692", "#de6e56", "#e14b31", "#c23728"]):
# 设定节点的位置
pos = nx.spring_layout(G)
# 新建一个图形并设置坐标轴
fig, ax = plt.subplots(figsize=(35, 15))
ax.set_xlim(-1, 1)
ax.set_ylim(-1, 1)
# 从颜色列表中创建一个 colormap
cmap = ListedColormap(colors)
# 将图中的节点和边进行绘图
node_colors = [louvain_result[node] for node in G.nodes()]
node_sizes = [70000 * pr_result[node] for node in G.nodes()]
nx.draw_networkx_nodes(G, pos=pos, ax=ax, node_color=node_colors, node_size=node_sizes, cmap=cmap, vmin=0, vmax=max(louvain_result.values()))
nx.draw_networkx_edges(G, pos=pos, ax=ax, edge_color='gray', width=1, connectionstyle='arc3, rad=0.2', arrowstyle='-|>', arrows=True)
# 提取边数据中的 label 数据作为字典
edge_labels = nx.get_edge_attributes(G, 'label')
# 在图中加入边的 label 数据
for edge, label in edge_labels.items():
ax.text((pos[edge[0]][0] + pos[edge[1]][0])/2,
(pos[edge[0]][1] + pos[edge[1]][1])/2,
label, fontsize=12, color='black', ha='center', va='center')
# 在图中加入点的 label 数据
node_labels = {n: G.nodes[n]['label'] if 'label' in G.nodes[n] else n for n in G.nodes()}
nx.draw_networkx_labels(G, pos=pos, ax=ax, labels=node_labels, font_size=12, font_color='black')
# 为同社区数据添加相同颜色
sm = plt.cm.ScalarMappable(cmap=cmap, norm=plt.Normalize(vmin=0, vmax=max(louvain_result.values())))
sm.set_array([])
cbar = plt.colorbar(sm, ax=ax, ticks=range(max(louvain_result.values()) + 1), shrink=0.5)
cbar.ax.set_yticklabels([f'Community {i}' for i in range(max(louvain_result.values()) + 1)])
# 数据展示
plt.show()
draw_graph_louvain_pr(G, pr_result=pr_result, louvain_result=louvain_result)
效果如下所示：
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更详细的例子参考：ng_ai/examples
更方便的 Notebook 操作 NebulaGraph
结合 NebulaGraph 的 Jupyter Notebook 插件: https://github.com/wey-gu/ipython-ngql，我们还可以更便捷地操作 NebulaGraph：
可通过 ng_ai 的 extras 在 Jupyter Notbook 中安装插件：
%pip install ng_ai[jupyter]
%load_ext ngql
当然，也可以单独安装插件：
%pip install ipython-ngql
%load_ext ngql
安装完成后，就可以在 Notebook 里直接使用 %ngql 命令来执行 nGQL 语句：
%ngql --address 127.0.0.1 --port 9669 --user root --password nebula
%ngql USE basketballplayer;
%ngql MATCH (v:player{name:"Tim Duncan"})-->(v2:player) RETURN v2.player.name AS Name;
注，多行的 Query 用两个百分号就好了 %%ngql
最后，我们还能在 Jupyter Notebook 里直接可视化渲染结果！只需要 %ng_draw 就可以啦！
%ngql match p=(:player)-[]->() return p LIMIT 5
%ng_draw
效果如下：
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未来工作
现在 ng_ai 还在开发中，我们还有很多工作要做：
- [ ] 完善 Reader 模式，现在 NebulaGraph / NetworkX 的读取数据只支持 Query-Mode，还需要支持 Scan-Mode
- [ ] 实现基于 dgl（GNN）的链路预测、节点分类等算法，例如：
model = g.algo.gnn_link_prediction()
result = model.train()
# query src, dst to be predicted
model.predict(src_vertex, dst_vertices)
ng_ai 完全 build in public，欢迎社区的大家们来参与，一起来完善 ng_ai，让 NebulaGraph 上的 AI 算法更加简单、易用！
试玩 ng_ai
我们已经准备好了一键部署的 NebulaGraph + NebulaGraph Studio + ng_ai in Jupyter 的环境，只需要大家从 Docker Desktop 的 Extension（扩展）中搜索 NebulaGraph，就可以试玩了。
在 Docker Desktop 的插件市场搜索 NebulaGraph，点击安装：
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进入 NebulaGraph 插件，点击 Install NX Mode，安装 ng_ai 的 NetworkX Playground，通常要等几分钟等待安装完成。
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点击 Jupyter NB NetworkX，进入 NetworkX Playground。
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ng_ai 的架构
ng_ai 的架构如下，它的核心模块有：
- Reader：负责从 NebulaGraph 读取数据
- Writer：负责将数据写入 NebulaGraph
- Engine：负责适配不同运行时，例如 Spark、DGL、NetowrkX 等
- Algo：算法模块，例如 PageRank、Louvain、GNN_Link_Predict 等
此外，为了支持 nGQL 中的调用，还有两个模块：
- ng_ai-udf：负责将 UDF 注册到 NebulaGraph，接受 ng_ai 的 Query 调用，访问 ng_ai API
- ng_ai-api：ng_ai 的 API 服务，接受 UDF 的调用，访问 ng_ai 核心模块
┌───────────────────────────────────────────────────┐
│ Spark Cluster │
│ .─────. .─────. .─────. .─────. │
│ ; : ; : ; : ; : │
┌─▶│ : ; : ; : ; : ; │
│ │ ╲ ╱ ╲ ╱ ╲ ╱ ╲ ╱ │
│ │ `───' `───' `───' `───' │
Algo Spark │
Engine└───────────────────────────────────────────────────┘
│ ┌────────────────────────────────────────────────────┬──────────┐
└──┤ │ │
│ NebulaGraph AI Suite(ngai) │ ngai-api │◀─┐
│ │ │ │
│ └──────────┤ │
│ ┌────────┐ ┌──────┐ ┌────────┐ ┌─────┐ │ │
│ │ Reader │ │ Algo │ │ Writer │ │ GNN │ │ │
┌───────▶│ └────────┘ └──────┘ └────────┘ └─────┘ │ │
│ │ │ │ │ │ │ │
│ │ ├────────────┴───┬────────┴─────┐ └──────┐ │ │
│ │ ▼ ▼ ▼ ▼ │ │
│ │ ┌─────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │ │
│ ┌──┤ │ SparkEngine │ │ NebulaEngine │ │ NetworkX │ │ DGLEngine│ │ │
│ │ │ └─────────────┘ └──────────────┘ └──────────┘ └──────────┘ │ │
│ │ └──────────┬────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │ Spark │
│ │ └────────Reader ────────────┐ │
│ Spark Query Mode │ │
│ Reader │ │
│Scan Mode ▼ ┌─────────┐
│ │ ┌───────────────────────────────────────────────────┬─────────┤ ngai-udf│◀─────────────┐
│ │ │ │ └─────────┤ │
│ │ │ NebulaGraph Graph Engine Nebula-GraphD │ ngai-GraphD │ │
│ │ ├──────────────────────────────┬────────────────────┼───────────────────┘ │
│ │ │ │ │ │
│ │ │ NebulaGraph Storage Engine │ │ │
│ │ │ │ │ │
│ └─▶│ Nebula-StorageD │ Nebula-Metad │ │
│ │ │ │ │
│ └──────────────────────────────┴────────────────────┘ │
│ │
│ ┌───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ RETURN ng_ai("pagerank", ["follow"], ["degree"], "spark", {space:"basketballplayer"}) │──┘
│ └───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ │ from ng_ai import NebulaReader │
│ │ │
│ │ # read data with spark engine, scan mode │
│ │ reader = NebulaReader(engine="spark") │
│ │ reader.scan(edge="follow", props="degree") │
└──│ df = reader.read() │
│ │
│ # run pagerank algorithm │
│ pr_result = df.algo.pagerank(reset_prob=0.15, max_iter=10) │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
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