基于graphrag的AI知识图谱构建与可视化实战

已于 2025-06-08 00:07:06 修改
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分类专栏： AI+RAG+知识图谱 文章标签： 人工智能 知识图谱 GraphRAG
于 2025-06-08 00:02:25 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/csdn122345/article/details/148502616
版权

摘要
本文系统介绍了graphrag项目的架构设计、核心功能与实现原理，面向中国AI开发者，详细讲解如何利用Python高效构建、抽取、嵌入和可视化知识图谱。文章配有丰富的代码示例、Mermaid架构图、流程图、思维导图、甘特图、饼图等，涵盖最佳实践、常见问题与扩展阅读，助力开发者快速上手并应用于实际AI场景。

目录

  1. 项目简介与应用场景
  2. 系统架构与技术选型
  3. 核心流程与业务逻辑
  4. 关键模块与代码实践
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GraphRAG：知识图谱+大模型案例实战（一）
春华秋实
08-02 1817
该图谱与社区摘要和图谱机器学习输出一起在查询时用于增强提示。GraphRAG在回答上述两类问题时显示出显著的改进，展示了比以前应用于私有数据集的方法更高的智能的掌握能力。上述案例代码展示了微软研究的新方法GraphRAG的实现，通过利用大语言模型（LLM）基于输入语料库创建知识图谱，并在查询时结合社区摘要和图谱机器学习输出来增强提示。本地搜索方法通过将 AI 提取的知识图谱中的相关数据与原始文档的文本块相结合来生成答案。这种方法适用于需要了解文档中提到的特定实体的问题（例如，洋甘菊的治疗特性是什么？
GraphRAG原理深入剖析-知识图谱构建
llm_way的博客
12-01 1479
GraphRAG（Graph Retrieval-Augmented Generation）是一种结合了知识图谱和图机器学习技术的新型检索增强生成模型，它的核心优势在于它能够将非结构化的文本数据转换为结构化的知识图谱，从而更高效地表示实体、关系及关键声明。通过知识图谱，GraphRAG能够提供更丰富的上下文信息，使LLM在回答复杂查询时能够更全面地理解问题，并生成更准确、更完整的答案。
【GraphRAG】构建知识图谱：从技术到实战的完整指南（附教程）
pythonhy的博客
03-12 1593
本文深入探讨了知识图谱的构建全流程，涵盖了基础理论、数据获取与预处理、知识表示方法、知识图谱构建技术等关键环节。
知识图谱构建实战：GraphRAG与Neo4j的结合之道
star_nwe的博客
11-19 2050
GraphRag从原始文本中提取知识图谱和构建图结构的时候，最后存储的文件是parquet格式，文件存储在下面文件夹：这节我们就探索一下怎么将我们生成好的图谱文件导入到我们的Neo4j图数据库，最后进行可视化分析，也能和我们之前的项目混合检索结合起来。通过导入让GraphRag生成的图文件能够存储到我们的Neo4J里面，然后使用Neo4J可视化分析GraphRAG索引结果，让我们能够更为直观的了解整个GraphRAG索引结果。
GraphRAG：知识图谱+RAG技术
HUANGXIN9898的博客
05-09 919
在介绍RAG之前，先来介绍一下Langchain-chatchat的自定义Agent功能，由于在工作中遇到的业务场景，希望将预测模型（经典时序预测模型、深度时序预测模型、时序大模型）作为Agent供大模型去调用，因此基于Qwen2大模型基座，实现了自定义Agent功能。
AI + 知识图谱 = GraphRAG：为企业构建更精准的聊天机器人
2401_85375186的博客
12-11 967
在本文中，我们了解了 GraphRAG 如何为企业提供客户支持聊天机器人。我已涵盖以下关键组件：构建知识图谱、为 Cypher 查询生成构建 LLM 驱动的管道，以及利用 FalkorDB 的功能创建高效、低延迟的 GraphRAG 系统。此方法展示了现代图数据库如何有效支持智能客户服务解决方案。我还比较了 RAG 系统中图数据库与向量数据库的优劣，并演示了如何根据业务需求选择更适合的解决方案。为了进一步探索，建议您尝试创建更详细的知识图谱，以表示复杂的数据关系。
RAGFlow + GraphRAG+ 知识图谱 + QwQ32B探索实践
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技术引领业务创新
04-09 6万+
RagFlow 是一款开源的 RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎，专注于深度文档理解，能够助力企业及个人构建高效的 RAG 工作流程。借助大语言模型（LLM），它可以精准处理各种复杂格式的数据，为用户提供可靠的问答服务，并附上详实的引用依据。
【大模型实战】知识图谱+AI：如何构建一个Graph RAG App？
zhishi0000的博客
01-02 1026
现在，我们已经有了文章和过滤术语，可以应用过滤器并总结结果。在这一步中，我们将第一步返回的原始 10 篇文章与优化后的 MeSH 术语列表结合起来。我们允许用户在将数据发送到 LLM 之前添加额外的上下文到提示词中。我们通过以下方式实现过滤：首先获取第一步返回的 10 篇文章的 URI，然后查询知识图谱以确定哪些文章被标记为相关的 MeSH 术语。此外，我们保存这些文章的摘要，以便在下一步中使用。在这一阶段，我们还可以基于访问控制或其他用户控制的参数（例如作者、文件类型、发布日期等）进行过滤。
GraphRAG Visualizer：让复杂的知识图谱一目了然
m0_59235945的博客
01-01 3180
在对数据集建立索引时，GraphRAG主要完成两项核心任务：提取实体(Entity)提取实体之间的关系从视觉角度看，每个实体就是图谱中的一个“点”，而实体之间的关系则通过“线”连接起来，最终构成了一张庞大的知识图谱。这也解释了GraphRAG名称中“Graph”的由来。既然我们知道了GraphRAG的核心在于绘制这张复杂的知识图谱，那么问题来了：有没有一种更直观的方式去感受这张图谱的存在与意义？答案是肯定的。
使用GraphRAG+LangChain+Ollama：LLaMa 3.1跑通知识图谱与向量数据库集成（Neo4j）
mama19971023的博客
08-08 2489
我将向你展示如何使用（一个本地运行的模型）来执行操作，总共就50号代码。。。首先，什么是GraphRAG？GraphRAG是一种通过，关键概念是。▲ 知识图谱与向量数据库集成知识图谱与向量数据库集成是GraphRAG 架构之一：这种方法利用知识图谱和向量数据库来收集相关信息。知识图谱的构建方式可以捕获向量块之间的关系，包括文档层次结构。知识图谱在从向量搜索中检索到的块附近提供结构化实体信息，从而通过有价值的附加上下文丰富提示。这个丰富的提示被输入到 LLM 中进行处理，然后 LLM 生成响应。
生成式AI进入知识图谱时代？微软开源的GraphRAG爆火，Github Star量破万
Java_college的博客
07-17 1337
这里，这两个答案都是准确的。近日，Neo4j 公司 CTO Philip Rathle 发布了一篇标题为《GraphRAG 宣言：将知识加入到生成式 AI 中》的博客文章，Rathle 用通俗易懂的语言详细介绍了 GraphRAG 的原理、与传统 RAG 的区别、GraphRAG 的优势等。现如今，RAG 是一种使用真实世界信息改进 LLM 输出的技术，是大多数基于 LLM 的工具的重要组成部分，一般而言，RAG 使用向量相似性作为搜索，称之为 Baseline RAG（基准RAG）。
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我是个好人呀，????
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本文介绍了Neo4j图数据库的安装与基本操作。主要内容包括：1) 使用py2neo连接Neo4j数据库；2) 通过Python实现节点创建、删除、属性修改等操作；3) 建立节点间关系的方法；4) 使用NodeMatcher和RelationshipMatcher进行节点和关系查询；5) 通过实例演示如何创建人物节点及其关系网络。文章还对比了Neo4j社区版和企业版的差异。全文提供了完整的代码示例，涵盖从连接到CRUD操作的完整流程。
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大家好！我是羊仔，专注AI工具、智能体、编程。
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25年5月来自中国电信、西北工业大学和香港科大的论文“Towards a Generalizable Bimanual Foundation Policy via Flow-based Video Prediction”。 由于动作空间巨大且需要协调手臂运动，学习可泛化的双手操作策略对于具身智体而言极具挑战性。现有方法依赖于视觉-语言-动作 (VLA) 模型来获取双手操作策略。然而，从单臂数据集或预训练 VLA 模型迁移知识通常无法有效泛化，这主要是由于双手数据的匮乏以及单臂和双手操作之间的根本差异。本文
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