[RAG】 graphrag-ollama安装

conda环境隔离

conda create -n graphrag-ollama -y

(base) zhangbin@ubuntu-server:/data/zhb$ conda create -n graphrag-ollama -y
Retrieving notices: ...working... /home/zhangbin/miniconda3/lib/python3.12/site-packages/urllib3/connectionpool.py:1099: InsecureRequestWarning: Unverified HTTPS request is being made to host 'mirrors.tuna.tsingh
### 使用 GraphRAG Ollama 进行文本分块处理 GraphRAG 是一种改进型 RAG 系统,在处理文档时不仅考虑单个片段的信息,还关注不同片段间的关联性[^3]。对于文本分块处理,GraphRAG 提供了一种更高效的方法来捕捉文档内部结构及其语义关系。 为了使用 GraphRAGOllama 对文本进行有效分块,需遵循以下设置: #### 设置开发环境 确保已创建并激活名为 `graphrag` 的 Conda 虚拟环境,并通过命令安装必要的库文件: ```bash conda activate graphrag pip install graphrag ``` #### 准备数据集 准备待处理的文本数据源,可以是一个或多个纯文本文件、PDF 文件或其他支持的格式。这些资料将成为后续分析的基础输入材料。 #### 实现文本分块功能 利用 Python 编写脚本来实现具体的文本切片逻辑。下面展示了一个简单的例子,说明如何加载模型并对给定字符串执行分词操作: ```python from transformers import pipeline, AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM def load_model(): tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('ollama/graphrag') model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained('ollama/graphrag') return tokenizer, model tokenizer, model = load_model() text_to_chunk = """ 这里是你想要划分成若干部分的大段文字... """ nlp_pipeline = pipeline("document-question-answering", model=model, tokenizer=tokenizer) chunks = nlp_pipeline(text_to_chunk, truncation=True, max_length=512) for idx, chunk in enumerate(chunks): print(f"Chunk {idx}: ", chunk['context']) ``` 此代码段展示了如何初始化预训练好的 GraphRAG-Ollama 模型实例,并调用其内置方法完成对较长文本的有效切割。每个生成的小节都保持了合理的长度以便于进一步加工处理。
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