玩转大语言模型——使用GraphRAG+Ollama本地构建知识图谱（完全本地化，不依赖OpenAI）

已于 2025-03-04 09:37:07 修改
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分类专栏： 玩转大语言模型 文章标签： 语言模型 知识图谱 人工智能
于 2025-01-16 09:38:05 首次发布
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系列文章目录

玩转大语言模型——使用langchain和Ollama本地部署大语言模型
玩转大语言模型——三分钟教你用langchain+提示词工程获得猫娘女友
玩转大语言模型——ollama导入huggingface下载的模型
玩转大语言模型——langchain调用ollama视觉多模态语言模型
玩转大语言模型——使用transformers中的pipeline调用huggingface中模型
玩转大语言模型——transformers微调huggingface格式的中文Bert模型
玩转大语言模型——使用GraphRAG+Ollama构建知识图谱
玩转大语言模型——完美解决GraphRAG构建的知识图谱全为英文的问题
玩转大语言模型——配置图数据库Neo4j（含apoc插件）并导入GraphRAG生成的知识图谱
玩转大语言模型——本地部署带聊天界面deepseek R1的小白教程
玩转大语言模型——本地部署deepseek R1和本地数据库的小白教程(Ollama+AnythingLLM)
玩转大语言模型——使用LM Studio在本地部署deepseek

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LLM - 配置 GraphRAG + Ollama 服务 构建 中文知识图谱 教程(踩坑记录)
AGI
10-09 3610
GraphRAG 结合 知识图谱(Knowledge Graph) 和 大语言模型(LLM)，通过使用图关系发现和验证信息，从而增强语言模型的上下文理解能力，生成更准确、更连贯的回答 。GraphRAG 特别适合处理需要复杂推理和深层语义理解的查询。
graphrag+ollama+neo4j本地化部署可视化使用
xiaomu_347的博客
07-12 4133
最近微软团队开源了一款数据工作流与转换工具 GraphRAG，利用LLM，帮助用户从非结构化文本数据中提取结构化数据，并完成数据索引。与传统的在文本片段中，基于语义查询的RAG不同，GraphRAG从原始文本中，提取数据，构建知识图谱，并利用这些结构化数据完成RAG任务。这取决于输入数据的大小、使用的模型以及使用的文本块大小（这些可以在文件中配置。要找到适当的部分，只需搜索配置。，您应该会看到两个部分，一个用于聊天端点，一个用于嵌入端点。pipeline完成后，您应该会看到一个名为的新文件夹，而在。
GraphRAG+Ollama实现本地部署（最全，非常详细，保姆教程）
科研探索ing！研究方向：人工智能及优化
07-23 2万+
GraphRAG+Ollama本地部署， GraphRAG Ollama 为了找到一种省钱的方式并且能够使用GraphRAG便可以调用Ollama本地部署的开源大模型，但需要修改部分源码，我已经实现过了，给大家避坑，快读部署。如果对你有用的，欢迎点赞、收藏！
GraphRAG + Ollama 本地部署避坑指南
最新发布
2401_84204207的博客
02-10 1049
AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握AI大模型的知识和技能将变得越来越重要。学习AI大模型是一个系统的过程，需要从基础开始，逐步深入到更高级的技术。这里给大家精心整理了一份全面的AI大模型学习资源，包括：AI大模型全套学习路线图（从入门到实战）、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习、面试题等，资料免费分享！
GraphRAG + Ollama 本地部署全攻略：避坑实战指南
musicml的博客
07-24 7419
▼最近直播超级多，预约保你有收获—1—为什么要对 GraphRAG 本地部署？微软开源 GraphRAG 后，热度越来越高，目前 GraphRAG 只支持 OpenAI 的闭源大模型，导致部署后使用范围大大受限，本文通过 GraphRAG 源码的修改，来支持更广泛的 Embedding 模型和开源大模型，从而使得 GraphRAG 的更容易上手使用。如果对 GrapRAG 还不太熟悉的同学，可以看...
【GraphRAG】本地部署全流程！超详细介绍！
qq_65509025的博客
11-12 3624
graphrag本地部署
GraphRAG本地运行（Ollama的LLM接口＋Xinference的embedding模型）无需gpt的api
m0_56378800的博客
07-10 8846
我们不使用openai就会导致，每次既能get到kwargs.get("is_response_valid")，又得到kwargs.get("is_response_valid")值是false的。这里通过我多次的寻找，发现是graphrag里面的一个包出现了问题，可能没有使用默认调用的openai，在一个is_response_valid总是不能显示。不知道是不是qwen2：0.5b的性能有限，很多global的问题回答成功率会比较低，之后可以自行启动其他的ollama内置的模型。
ollama轻松部署本地GraphRAG（避雷篇）
weixin_63866037的博客
08-18 8884
本篇文章主要介绍如何使用ollama本地部署微软的Graph RAG，，Graph RAG成为RAG一种新范式，对于全局总结性问题表现突出，由ollama一站式解决。但是中间也出现非常多的问题，比如Columns must be same length as key。跟着本篇文章使用ollama+mistral-nemo+mxbai-embed-larg`实现本地的GraphRAG的部署！
GraphRAG+Ollama，构建本地精准全局问答系统！
m0_59235699的博客
07-30 1617
RAG 是目前大语言模型相关最知名的工具之一，从外部知识库中检索事实，以便为大型语言模型 (LLM) 提供最准确、最新的信息。但 RAG 并不完美，在更好的使用 RAG 方面仍存在许多挑战。例如当针对整个文本文档提出一个全局的问题时，RAG会失败，因为RAG本质是一个查询聚焦摘要任务，需要先基于index做检索，而且不是一个明确的检索全文任务。同时受限于大语言模型的上下文窗口限制，不可避免中间信息和关联信息丢失的问题。
【速成】LLM大模型学习路径指南
m0_63171455的博客
11-26 1056
大家好！整理了一些我的大模型学习路线和参考资料，供初学者入门了解和实践LLM大模型算法学习路径LLM发展历程入门系列进阶系列计算资源云服务器：t讯云/a里云/火s引擎 GPU云服务器资源，按量每小时约10元本地服务器：单卡/多卡训练，最低6G显存，4090可媲美A100显卡项目应用实践SFT微调：QA数据集构建、Chat基座微调RAG知识库问答：知识库解析、向量检索、LLM生成Agent智能体：workflow定义、tools构建、function call模型训练。
玩转大语言模型——使用langchain和Ollama本地部署大语言模型
艾醒的博客
01-30 1827
Ollama 是一个开源的大型语言模型服务工具，旨在简化在本地运行大语言模型的过程，降低使用大语言模型的门槛。用户可以在自己的设备上运行模型，无需依赖云服务或远程服务器，保护了数据隐私。支持 Windows、macOS 和 Linux 等多种操作系统，方便不同用户安装使用。在本篇中将介绍Windows下使用Ollama进行本地大模型的部署。
程序员面试、算法研究、机器学习、大模型/ChatGPT/AIGC、论文审稿、具身智能/人形机器人、RAG等16大系列集锦
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结构之法 算法之道
01-05 76万+
程序员面试、算法研究、编程艺术、红黑树、机器学习5大经典原创系列集锦与总结 作者：July--结构之法算法之道blog之博主。 时间：2010年10月-2018年5月，一直在不断更新中.. 出处：http://blog.youkuaiyun.com/v_JULY_v。 说明：本博客中部分文章经过不断修改、优化，已集结出版成书《编程之法：面试和算法心得》。 前言 开博4年有余，...
【深度学习】本地运行 GraphRAG + Ollama
qq_20623849的博客
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本地允许 GraphRAG Ollama
傻瓜操作：GraphRAG、Ollama 本地部署及踩坑记录
lintong的博客
08-29 7768
这里按惯例介绍一下 GraphRAG (其实就是水字数，大部分是 GPT 写的)这是我踩的最大的坑，折腾了两个小时。原因是一些模型无法生成有效的 json 输出，将 settings.yaml 中的 model_supports_json 选项设为 false 仍然无法解决。后来改用 mistral 模型就很顺利。所以请注意你的模型。
GraphRAG+Ollama 本地部署，保姆教程，踩坑无数，闭坑大法
xx_nm98的博客
07-18 8870
最近RAG热度不减，微软开源了GraphRAG，很是火爆呀，本着学习的态度，我也部署使用了一下，无奈没有梯子，不能用openAI，于是想着能不能使用本机的模型，替换openAI的 llm和embedding模型，说干就干，整个过程真是曲折，踩坑不少，但最终 结果还是好的，终于完美部署到本机使用了，哈哈，下面来给大家分享一下，自己也记录一下，以免后边再使用时重复进坑。本人也搞了一个RAG项目，非常适合学习，自用，二次开发，欢迎stargraphRAG的安装还是很简单的，直接pip。
【AIGC学习笔记】——GraphRAG本地部署
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11-14 2360
GraphRAG本地部署
GraphRAG本地部署（Xinference本地模型）+ neo4j可视化
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模型供应商可以选择ollama，Xinference等供应商，也可以用我们本地api封装的大模型。
GraphRAG 项目升级！现已支持 Ollama 本地模型接入，打造交互式 UI 体验
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07-21 909
▼最近直播超级多，预约保你有收获今晚直播：《vLLM 提升大模型在线推理性能》—1—GraphRAG Plus 项目今日推荐的开源项目，是基于 Microsoft GraphRAG 改编而成，专门针对Ollama 本地大模型提供支持。该项目特色在于拥有交互式用户界面，能够直观地展示图谱可视化，便于查看索引数据，并提供日志功能。Github 地址：https://github.com/severia...
graphrag ollama linux
01-11
### 安装Ollama 对于Linux系统的安装，可以采用如下命令来获取并执行安装脚本： ```bash curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh ``` 此命令会下载远程的shell脚本并通过管道传递给`sh`立即执行，从而完成Ollama在Linux环境下的部署工作[^1]。 另外，Python包管理工具pip也可以用于安装Ollama: ```bash pip install ollama ``` 这提供了另一种通过Python生态集成Ollama的方式。 ### 配置GraphRAG Ollama 一旦安装过程结束，为了使GraphRAG能够正常运作，需建立专门的数据存储目录。该操作可以通过简单的mkdir命令实现，例如创建名为knowledge_base的文件夹作为知识库路径： ```bash mkdir ~/knowledge_base ``` 值得注意的是，在准备这个空间时要确保其权限设置允许后续读写操作。当前版本下，GraphRAG仅接受`.txt`以及`.csv`这两种类型的文档进行处理和分析[^2]。
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