GraphRAG手动提示词调优：从基础配置到高级定制的实践指南

CarlowZJ

于 2025-06-09 23:32:52 发布

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CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：知识图谱 GraphRAG

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/csdn122345/article/details/148512954

摘要

本文深入探讨GraphRAG系统中的手动提示词调优功能，该功能通过自定义提示词配置，实现知识图谱生成和查询的精确控制。文章将详细介绍索引提示词、查询提示词的配置方法，以及各种令牌的使用方式，为开发者提供全面的技术指南。

1. 手动调优概述

1.1 基本概念

在这里插入图片描述

mindmap
  root((手动调优))
    调优类型
      索引提示词
      查询提示词
      系统提示词
    技术特点
      灵活配置
      精确控制
      深度定制
    应用场景
      知识图谱
      智能检索
      问答系统

1.2 系统架构

2. 索引提示词

2.1 功能分布

在这里插入图片描述

2.2 功能实现

# 索引提示词实现
def index_prompts():
    """
    索引提示词实现
    """
    class IndexPrompts:
        def __init__(self):
            self.entity_extraction = {}
            self.description_summary = {}
            self.claim_extraction = {}
            self.community_report = {}
        
        def setup(self):
            """
            系统设置
            """
            # 初始化提示词
            self._init_entity_extraction()
            self._init_description_summary()
            self._init_claim_extraction()
            self._init_community_report()
        
        def _init_entity_extraction(self):
            """
            初始化实体提取
            """
            # 实现实体提取初始化
            pass
        
        def _init_description_summary(self):
            """
            初始化描述总结
            """
            # 实现描述总结初始化
            pass
        
        def _init_claim_extraction(self):
            """
            初始化声明提取
            """
            # 实现声明提取初始化
            pass
        
        def _init_community_report(self):
            """
            初始化社区报告
            """
            # 实现社区报告初始化
            pass

3. 查询提示词

3.1 数据流

3.2 查询流程

4. 令牌系统

4.1 场景分析

4.2 实施计划

5. 性能优化

5.1 优化策略

提示词优化
- 结构优化
- 内容优化
- 参数优化
资源利用
- 内存管理
- CPU优化
- 存储优化
响应速度
- 查询优化
- 结果缓存
- 异步处理

5.2 实现方案

# 性能优化实现
def performance_optimization():
    """
    性能优化实现
    """
    class PerformanceOptimizer:
        def __init__(self):
            self.cache = {}
            self.index = None
        
        def optimize_prompts(self):
            """
            优化提示词
            """
            # 实现提示词优化
            pass
        
        def optimize_resources(self):
            """
            优化资源利用
            """
            # 实现资源优化
            pass
        
        def optimize_response(self):
            """
            优化响应速度
            """
            # 实现响应优化
            pass