数据建模流程是指在AI代理的辅助下，创建、验证和迭代图数据模型的过程。
Once the agent analyzes the data and understands your use cases, it can begin the modeling process.
展开阐述
数据建模流程（Data Modeling Process）是端到端开发流程中的一个核心环节。它起始于 AI 代理（如 09-核心实体-Claude Desktop）对原始数据（如 11-核心实体-Survivor Borneo Wiki）和业务用例的分析。
这个流程的具体步骤如下：
- 构建 JSON 表示: AI 代理会参考 07-核心实体-Neo4j Data Modeling MCP server 提供的 schema 资源，将从数据中理解的实体、关系和属性构建成一个 JSON 格式的数据模型。
- 模型验证: 生成的 JSON 数据模型会被传递给数据模型验证工具。该工具会检查模型中可能存在的错误，例如缺少键、重复项等，并将错误返回给 AI 代理。
- 错误修正与信息补全: AI 代理根据验证工具返回的错误来修正模型，并可能会提示用户提供任何缺失的信息。
- 可视化与迭代: 一旦生成了有效的数据模型，AI 代理就可以使用 05-核心概念-Mermaid 配置工具来生成可视化图表。开发者可以审查这个图表，并请求进行修改，这个过程（修正 → 验证 → 可视化）会一直循环，直到模型达到满意的状态。
这个迭代式的流程确保了最终产出的数据模型是准确、有效且符合业务需求的。