[RAG】 graphrag-ollama安装

最新推荐文章于 2025-07-16 09:25:28 发布
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分类专栏： AI入门与实战 文章标签： 数据库 postgresql
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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
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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 4096
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。
本地电脑大模型系列之 09 使用 GraphRAG 和 Ollama 实现经济高效的本地模型推理(教程含源码)
iCloudEnd的博客
07-15 872
GraphRAG Local Ollama 旨在支持本地模型，使其成为依赖昂贵 OpenAPI 模型的经济高效的替代方案。通过利用使用 Ollama 下载的本地模型，您可以进行高效的推理而无需承担高昂的成本。
GraphRag安装部署及简单测试
llm_way的博客
12-01 1016
graphrag测试
安装GraphRAG
make_progress的博客
10-13 1491
GraphRAG是微软开源的一种基于图的检索增强生成 (RAG) 方法。# 参考地址# Github地址。
微软GraphRAG的安装和在RAG中的使用体会
alva_xu的博客
04-27 1277
Microsoft的GraphRAG是一种结合了知识图谱（Knowledge Graph）和检索增强生成（RAG）技术的先进框架，旨在提升大型语言模型（LLM）在处理复杂问题时的性能。。
GraphRAG + Ollama 本地部署全攻略：避坑实战指南
musicml的博客
07-24 8196
▼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＋ollama离线环境本地化部署
shlhhy的博客
07-31 1786
启动ollama服务，启动后可以打开网页：http://127.0.0.1:11434。下载安装包，与install.sh放在同一目录。下载install文件。
graphrag-ui安装使用
wade1010的专栏
09-20 2586
项目地址： https://github.com/wade1010/graphrag-uiGraphRAG-UI 是的用户友好界面,GraphRAG 是一个强大的工具,可使用检索增强生成(RAG)方法对大量文本数据进行索引和查询。本项目支持最新版graphrag，旨在为 GraphRAG 提供方便的管理和交互方式,支持配置 ollama 等本地大模型服务,使其更容易为广大用户所使用。
GraphRAG-Ollama-UI + GraphRAG4OpenWebUI 融合版（有gradio webui配置生成RAG索引，有fastapi提供RAG API服务）
05-21
GraphRAG-Ollama-UI + GraphRAG4OpenWebUI的融合版，通过结合gradio的可视化配置能力和fastapi的高效服务框架，为RAG模型的部署和应用提供了一种高效、便捷的解决方案。用户可以通过这个融合版快速搭建起包含RAG索引...
graphrag+ollama+neo4j本地化部署可视化使用
xiaomu_347的博客
07-12 4695
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，构建本地精准全局问答系统！
m0_59235699的博客
07-30 1804
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。
GraphRAG+Ollama实现本地部署（最全，非常详细，保姆教程）
热门推荐
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！
【深度学习】本地运行 GraphRAG + Ollama
qq_20623849的博客
07-12 5585
本地允许 GraphRAG Ollama
LLM资料大全：文本多模态大模型、垂直领域微调模型、STF数据集、训练微调部署框架、提示词工程等
2401_85325726的博客
06-15 1843
自ChatGPT为代表的大语言模型（Large Language Model, LLM）出现以后，由于其惊人的类通用人工智能（AGI）的能力，掀起了新一轮[自然语言处理]领域的研究和应用的浪潮。尤其是以ChatGLM、LLaMA等平民玩家都能跑起来的较小规模的LLM开源之后，业界涌现了非常多基于LLM的二次微调或应用的案例。本项目旨在收集和梳理中文LLM相关的开源模型、应用、数据集及教程等资料，目前收录的资源已达100+个！底座包含模型模型参数大小训练token数训练最大长度是否可商用。
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 9506
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。
Linux系统安装部署GraphRAG完全指南
最新发布
g5guj的博客
07-16 810
GraphRAG是微软开源的基于知识图谱的检索增强生成技术，通过构建实体关系网络提升传统RAG系统的全局理解能力。本文详细介绍了GraphRAG的Linux部署指南，包括环境准备（Python 3.10+、16GB+内存）、依赖安装、虚拟环境配置、Ollama本地模型部署（推荐使用gemma2:9b或中文优化模型）、项目初始化与配置。重点讲解了settings.yaml核心参数的设置方法、文档索引构建过程以及三种查询模式（全局/本地/混合）的使用。同时提供了Docker部署方案、中文优化技巧和常见问题解决方
GraphRAG4OpenWebUI安装与配置指南
gitblog_01002的博客
04-06 1059
GraphRAG4OpenWebUI安装与配置指南 1. 项目基础介绍 GraphRAG4OpenWebUI是一个开源项目，它将微软研究院的GraphRAG（基于图的检索增强生成）技术集成到Open WebUI中。该项目提供了一种强大的信息检索系统，支持多种搜索模型，尤其适用于开放网络用户界面。 主要编程语言：Python 2. 项目使用的关键技术和框架 GraphRAG技术：微软研究院的图检索...
graphrag ollama文本分块
02-28
### 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 GraphRAG 和 Ollama 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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