<think>我们正在处理用户的问题：如何在Mac系统上实现
GraphRAG与
Ollama的
本地部署及IDEA集成。
参考引用：
引用[1]介绍了
Ollama的基本用法：通过命令行运行模型（如`
ollama run llama3.1`），并提供REST API，可以与Spring AI集成。
引用[3]提到通过
Ollama+DeepSeek
+AnythingLLM实现
本地部署，说明
Ollama可以下载和部署模型（如DeepSeek），并提到部署过程需要时间，取决于网络和设备。
引用[2]和[4]介绍了热部署，特别是
使用Spring Boot DevTools实现热部署，需要在pom.xml中添加
依赖。
引用[5]提到了Maven
本地仓库的配置。
用户需求：在Mac上集成
GraphRAG和
Ollama，并在IDEA中开发。
分析：
GraphRAG 是一种基于图的知识增强检索方法，通常与
语言模型结合
使用。
Ollama 是
本地运行大模型的工具。
因此，我们需要：
1. 在Mac上安装
Ollama，并部署一个
语言模型（如llama3.1）。
2. 在IDEA中创建一个项目（可能是Spring Boot项目），
使用Spring AI集成
Ollama（通过其API）。
3. 集成
GraphRAG：这可能意味着我们需要在项目中实现
GraphRAG的逻辑，或者
使用已有的
GraphRAG库（如果存在）。
步骤规划：
第一步：安装
Ollama并运行模型
- 根据
Ollama官网，在Mac上安装
Ollama：https://
ollama.com/download
- 安装后，在终端运行：`
ollama run llama3.1`（或其他模型）来下载并运行模型。
第二步：创建Spring Boot项目（
使用IDEA）
-
使用IDEA的Spring Initializr创建项目，选择Maven或Gradle，添加必要的
依赖：Spring Web, Spring AI（需要手动添加
依赖，因为Spring AI
不在初始izr默认列表中）
第三步：添加Spring AI
Ollama依赖
- 在pom.xml中添加Spring AI
Ollama依赖（注意版本）：
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-
ollama-spring-boot-starter</artifactId>
<version>0.8.1</version> <!-- 请检查最新版本 -->
</dependency>
第四步：配置
Ollama连接
- 在application.properties中配置
Ollama的地址（默认在
本地运行）：
spring.ai.
ollama.base-url=http://localhost:11434
spring.ai.
ollama.chat.model=llama3:8b # 根据实际运行的模型填写
第五步：实现
GraphRAG
-
GraphRAG的实现可能较为复杂，需要
构建知识图谱并增强检索。这里我们假设用户已经了解
GraphRAG的基本原理，并计划在项目中实现。
- 我们可以
使用一个图数据库（如Neo4j）来存储图结构，然后结合
Ollama的
语言模型进行增强检索。
第六步：热部署配置（可选）
- 如果希望热部署，参考引用[4]添加spring-boot-devtools
依赖：
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
<optional>true</optional>
</dependency>
- 并在IDEA中开启自动
构建（Build -> Compile Automatically）。
第七步：编写代码
- 创建一个Controller，调用
Ollama的API，并集成
GraphRAG逻辑。
注意：
GraphRAG的具体实现细节
不在本次回答范围内，但我们可以提供一个集成的框架。
代码示例：
- 创建一个简单的Controller，
使用Spring AI的
OllamaChatClient：
```java
@RestController
public class
GraphRAGController {
private final
OllamaChatClient chatClient;
public
GraphRAGController
(OllamaChatClient chatClient
) {
this.chatClient = chatClient;
}
@PostMapping
("/ask"
)
public String ask
(@RequestBody String question
) {
// 这里可以加入
GraphRAG的检索逻辑，先通过图检索获取相关知识，再结合问题生成增强的提示
// 假设我们已经通过
GraphRAG获取到了相关上下文（context）
String context = retrieveContextFromGraph
(question
);
String prompt = String.format
("基于以下知识：%s\n 回答这个问题：%s", context, question
);
return chatClient.call
(prompt
);
}
private String retrieveContextFromGraph
(String question
) {
// 实现从图数据库中检索相关上下文
// 这里只是一个示例，返回空字符串
return "";
}
}
```
第八步：运行和测试
- 启动Spring Boot应用，
使用curl或Postman发送POST请求到http://localhost:8080/ask，请求体为问题字符串。
问题：
GraphRAG的实现需要图数据库，因此可能还需要安装和配置Neo4j（或其他图数据库），并在项目中添加相应的
依赖和配置。
考虑到用户可能还需要图数据库，我们简要提一下：
- 安装Neo4j Desktop（Mac版）：https://neo4j.com/download/
- 在Spring Boot项目中添加Neo4j
依赖：
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-neo4j</artifactId>
</dependency>
- 配置Neo4j连接：在application.properties中设置spring.neo4j.uri, username, password。
总结步骤：
1. 安装
Ollama并运行模型。
2. 安装Neo4j（可选，如果
使用图数据库）。
3. 在IDEA中创建Spring Boot项目，添加Spring AI
Ollama、Spring Web、Spring Data Neo4j（可选）和DevTools（可选）
依赖。
4. 配置
Ollama和Neo4j连接信息。
5. 编写
GraphRAG检索逻辑和Controller。
6. 运行并测试。
由于
GraphRAG的具体算法实现较为复杂，这里只提供了集成框架。
生成相关问题：
1. 如何优化
GraphRAG在
Ollama上的检索性能？
2. 在Spring Boot中如何测试
Ollama的API调用？
3. 除了Neo4j，还有哪些图数据库可以用于
GraphRAG？
4. 如何设计
GraphRAG的
知识图谱结构？</think>### 在 Mac 系统上实现
GraphRAG 与
Ollama 的
本地部署及 IDEA 集成
以下是完整的配置步骤（基于 MacOS 系统）：
---
### **1. 安装基础工具**
####
(1
) 安装
Ollama
```bash
# 通过 Homebrew 安装
brew install
ollama
# 启动
Ollama 服务
ollama serve &
```
- 验证安装：`
ollama list`（应显示空列表）
- 部署模型（如 LLaMA 3.1）：
```bash
ollama pull llama3.1 # 下载模型
ollama run llama3.1 # 测试模型运行
```
####
(2
) 安装图数据库（
GraphRAG 依赖）
```bash
# 安装 Neo4j（推荐）
brew install neo4j
neo4j start # 启动服务，默认端口 7474
# 或安装 Apache Jena
brew install apache-jena
```
---
### **2. IDEA 集成开发环境配置**
####
(1
) 创建 Spring Boot 项目
1.
使用 [Spring Initializr]
(https://start.spring.io/
) 创建项目，选择：
- **
依赖**：Spring Web, Spring Data Neo4j（或 Jena）, Spring AI
2. 在 IDEA 中打开项目
####
(2
) 添加关键
依赖 (`pom.xml`
)
```xml
<!--
Ollama 集成 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-
ollama-spring-boot-starter</artifactId>
<version>0.8.1</version>
</dependency>
<!--
GraphRAG 支持（示例） -->
<dependency>
<groupId>org.neo4j</groupId>
<artifactId>neo4j-ogm-core</artifactId>
<version>3.2.41</version>
</dependency>
<!-- 热部署支持 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
<optional>true</optional>
</dependency>
```
####
(3
) 配置应用属性
(`application.yml`
)
```yaml
spring:
ai:
ollama:
base-url: http://localhost:11434 #
Ollama 默认端口
chat.model: llama3.1 # 与部署的模型名一致
data:
neo4j:
uri: bolt://localhost:7687
authentication:
username: neo4j
password: your_password
```
---
### **3. 实现
GraphRAG 集成**
####
(1
) 创建
Ollama 服务调用类
```java
@Service
public class
OllamaService {
private final
OllamaChatClient chatClient;
public
OllamaService
(OllamaChatClient chatClient
) {
this.chatClient = chatClient;
}
public String generateResponse
(String prompt
) {
return chatClient.call
(prompt
);
}
}
```
####
(2
) 实现
GraphRAG 检索逻辑
```java
@Service
public class
GraphRAGService {
@Autowired
private Neo4jTemplate neo4jTemplate;
public String retrieveKnowledge
(String query
) {
String cypher = "MATCH
(n:Concept
)-[r]->
(m
) WHERE n.name CONTAINS $query RETURN m";
Map<String, Object> params = Collections.singletonMap
("query", query
);
return neo4jTemplate.query
(cypher, params
)
.fetchAs
(String.class
)
.mappedBy
((row
) -> row.get
("m"
).toString
())
.one
();
}
}
```
####
(3
) 控制器整合
```java
@RestController
public class
GraphRAGController {
@Autowired
private
OllamaService
ollamaService;
@Autowired
private
GraphRAGService
graphRAGService;
@PostMapping
("/ask"
)
public String askQuestion
(@RequestBody String question
) {
String context =
graphRAGService.retrieveKnowledge
(question
);
String prompt = "基于以下知识：\n"
+ context
+ "\n回答："
+ question;
return
ollamaService.generateResponse
(prompt
);
}
}
```
---
### **4. 启用热部署**
1. **IDEA 设置**：
- `Preferences > Build, Execution, Deployment > Compiler` → 勾选 **Build project automatically**
- `Advanced Settings` → 勾选 **Allow auto-make to start even if developed application is running**
2. **注册热部署快捷键**：
- `Cmd
+ F9`（手动触发编译更新）
3. 验证热部署：修改代码后保存，观察控制台日志是否自动重启
---
### **5. 测试整个流程**
1. 启动 Spring Boot 应用
2. 发送测试请求：
```bash
curl -X POST http://localhost:8080/ask -d "什么是神经网络？"
```
3. 预期流程：
-
GraphRAG 从图数据库检索相关概念
- 将检索结果
+ 问题组合成提示词
-
Ollama 生成最终回答
---
### **验证要点**
| 组件 | 验证方式 | 预期结果 |
|---------------|------------------------------|-----------------------|
| **
Ollama** | `curl http://localhost:11434` | `{"status":"success"}` |
| **Neo4j** | 访问 `http://localhost:7474` | 可登录图数据库管理界面 |
| **Spring App**| IDEA 控制台日志 | 无启动报错 |
| **热部署** | 修改代码后保存 | 5秒内自动重启应用 |
> **注意**：首次运行需预加载
知识图谱数据到 Neo4j，可
使用 [APOC 工具]
(https://neo4j.com/labs/apoc/
)导入结构化数据[^3]。
---
### **常见问题解决**
1. **
Ollama 模型未响应**：
- 检查模型是否下载完成：`
ollama list`
- 增加
Ollama 内存：`
OLLAMA_MAX_LOAD_MEMORY=8GB
ollama run llama3.1`
2. **Neo4j 连接失败**：
- 重置密码：`neo4j-admin set-initial-password new_password`
- 开放 Bolt 端口：`sudo ufw allow 7687`
3. **热部署失效**：
- 检查
依赖是否冲突：`mvn dependency:tree`
- 确保未禁用 `spring-boot-devtools`[^4]
---
### 相关问题
1. **如何优化
GraphRAG 在
Ollama 上的检索性能？**
2. **在 Spring Boot 中如何测试
Ollama 的 API 调用？**
3. **除了 Neo4j，还有哪些图数据库适合
GraphRAG？**
4. **如何监控
Ollama 在
本地部署的资源占用情况？**
5. **热部署失效时有哪些排查步骤？**
[^1]:
Ollama 简化了
本地大模型部署过程，支持单命令启动模型服务
[^2]: Spring Boot DevTools 配合 IDEA 自动编译可实现热部署
[^3]: Neo4j 的 APOC 库支持高效导入
知识图谱数据
[^4]: 确保 `spring-boot-devtools`
依赖正确配置且无冲突
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