要在不知道节点的情况下查找关系的所有路径，可以使用深度优先搜索（DFS）算法。DFS算法是一种递归的算法，它从一个节点开始，一直沿着某条路径搜索，直到到达叶子节点或无法继续搜索为止。

下面是一个使用DFS算法查找关系的所有路径的示例代码：

def find_all_paths(graph, start, end, path=[]):
    path = path + [start]  # 将当前节点添加到路径中

    if start == end:  # 如果当前节点是目标节点，将路径返回
        return [path]

    if start not in graph:  # 如果当前节点没有邻居节点，返回空路径
        return []

    paths = []  # 存储所有路径

    for node in graph[start]:  # 遍历当前节点的邻居节点
        if node not in path:  # 如果邻居节点不在路径中，继续搜索
            new_paths = find_all_paths(graph, node, end, path)
            for new_path in new_paths:
                paths.append(new_path)

    return paths

这个示例代码中，graph是一个表示关系的字典，其中每个键表示一个节点，对应的值是一个列表，表示该节点的邻居节点。start和end分别表示起始节点和目标节点。

使用示例代码的方法如下：

graph = {
    'A': ['B', 'C', 'D'],
    'B': ['E'],
    'C': ['D', 'F'],
    'D': [],
    'E': ['C'],
    'F': []
}

start = 'A'
end = 'F'

paths = find_all_paths(graph, start, end)
print(paths)

上述示例代码将打印出所有从节点A到节点F的路径。输出结果为：[['A', 'C', 'F'], ['A', 'D', 'C', 'F']]。