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）

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 R1的零基础）教程
玩转大语言模型——Ubuntu系统环境下使用llama.cpp进行CPU与GPU混合推理deepseek
玩转大语言模型——使用Kiln AI可视化环境进行大语言模型微调数据合成

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前言

GraphRAG是微软开发并开源的一种图基检索增强生成（Graph-based Retrieval Augmented Generation）框架。GraphRAG结合了知识图谱（Knowledge Graph）和大型语言模型（LLM）的技术优势，旨在提升信息处理和问答能力。其基本原理在于，通过知识图谱从非结构化文本中提取结构化信息，并利用大型语言模型的生成能力，为用户提供准确、全面的回答。在本篇中将介绍如何使用GraphRAG结合大模型构建知识图谱。

下载和安装

下载过程分为两种，一种是下载项目，另外一种是直接使用pip下载，两种用法最后的效果是一致的，如果不需要修改源码，可以选择pip方式下载，这样比较方便。但在本篇中，两种都会提到，读者可以根据自己喜好选择。

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用下载项目的方式下载并安装

下载
项目地址：https://github.com/microsoft/graphrag

为了方便大家下载，这里把git下载方式直接放到这里，直接执行就好。
安装