GraphRAG：结合检索与生成的知识图谱增强技术

目录

概念讲解

代码示例

环境安装

初始化项目

配置相关文件

构建图索引

进行查询

应用场景

注意事项

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GraphRAG是一种结合了检索（Retrieval）和生成（Generation）的技术，旨在通过利用外部知识库来增强大型语言模型（LLMs）的性能。它有效解决了模型可能出现的“幻觉”问题、领域知识缺失以及信息过时等问题。

概念讲解

GraphRAG通过图结构信息，能够更精确地检索和生成与上下文相关的响应。它的工作流程主要包括三个阶段：基于图的索引（Graph-Based Indexing）、图引导检索（Graph-Guided Retrieval）和图增强生成（Graph-Enhanced Generation）。在索引阶段，构建图数据库并建立索引以支持快速检索；检索阶段根据用户查询提取最相关的图元素；生成阶段利用检索到的图数据生成有意义的输出或响应。

代码示例

环境安装

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pip install graphrag

初始化项目

创建一个临时的文件夹graphrag，用于存在运行时数据

bash复制

mkdir ./graphrag/input
curl https://www.xxx.com/xxx.txt > ./myTest/input/book.txt  // 这里是示例代码，根据实际情况放入自己要测试的txt文本即可。
cd ./graphrag
python -m graphrag.index --init

配置相关文件

修改配置文件settings.yaml，设置正确的API密钥和其他参数。

构建图索引

bash复制

python -m graphrag.index

进行查询

全局查询

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python -m graphrag.query --root ../myTest --method global "这篇文章主要讲述了什么内容?"

局部查询

bash复制

python -m graphrag.query --root ../myTest --method local "这篇文章主要讲述了什么内容?"

应用场景

GraphRAG在多个领域都有广泛的应用，包括但不限于：

• 智能客服：通过知识图谱解答消费者的各种问题，提高客服效率和质量。

• 智能检修：帮助工程师快速排查设备故障，提高检修效率。

• 智能问诊：在医疗领域，利用其处理复杂的症状和病因关系，提高诊断准确性。

• 药物合成：帮助生物学家发现有益的大分子结构，加速药物研发。

• 金融领域：构建智能投研、智能投顾系统，帮助分析师快速提炼和总结市场信息。

注意事项

• 数据质量：确保输入的知识图谱数据准确且完整，以提高检索和生成的质量。

• 计算资源：构建和查询大规模图数据库可能需要较高的计算资源，需根据实际需求进行硬件配置。

• 模型适配：根据具体应用场景选择合适的大型语言模型，并进行必要的适配和优化。

• 隐私安全：在处理敏感数据时，注意数据的隐私保护和安全存储。