LightRAG：轻量级知识图谱增强生成系统实践指南

CarlowZJ

已于 2025-07-27 23:14:36 修改

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文章标签：知识图谱人工智能 LightRAG 轻量级知识图谱增强生成系统实践指南

于 2025-06-11 19:00:00 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/csdn122345/article/details/148580548

摘要

本文详细介绍了一个名为LightRAG的轻量级知识图谱检索增强生成系统。该系统支持多种LLM后端，具有部署灵活、配置简单、功能强大的特点。文章将从系统架构、部署方式、配置选项、API使用等多个维度进行深入讲解，并结合实际案例展示其应用场景。通过本文，读者可以全面了解LightRAG的核心特性，掌握其部署和使用方法，并能够根据实际需求进行定制化开发。

1. 系统概述

1.1 什么是LightRAG？

LightRAG是一个轻量级的知识图谱检索增强生成系统，它结合了知识图谱和大型语言模型（LLM）的优势，能够提供更准确、更可靠的智能问答服务。系统支持多种LLM后端，包括Lollms、Ollama和OpenAI等，具有高度的灵活性和可扩展性。

1.2 核心特性

多LLM后端支持
灵活的部署方式
简单的配置选项
强大的API接口
完善的安全机制

1.3 应用场景

2. 技术架构

2.1 系统架构

2.2 核心组件

API网关
- 请求路由
- 认证授权
- 负载均衡
LLM后端
- 模型管理
- 推理服务
- 结果优化
Embedding服务
- 文本向量化
- 相似度计算
- 检索优化
知识图谱
- 数据存储
- 关系管理
- 查询优化

3. 环境准备

3.1 系统要求

Python 3.10+
Git
Docker（可选）

3.2 安装步骤

3.2.1 原生安装

# 克隆仓库
git clone https://github.com/HKUDS/LightRAG.git
cd LightRAG

# 配置环境
cp .env.example .env  # Linux/MacOS
# 或
Copy-Item .env.example .env  # Windows PowerShell

# 创建虚拟环境
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linux/MacOS
# 或
.\venv\Scripts\Activate  # Windows PowerShell

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

3.2.2 Docker部署

# 启动服务
docker-compose up -d

4. 部署指南

4.1 配置选项

4.2 数据存储

data/
├── rag_storage/    # RAG数据持久化
└── inputs/         # 输入文档

5. 配置详解

5.1 服务器配置

# .env文件配置示例
HOST=0.0.0.0
PORT=9621

5.2 LLM配置

# Ollama配置示例
LLM_BINDING=ollama
LLM_BINDING_HOST=http://host.docker.internal:11434
LLM_MODEL=mistral

# OpenAI配置示例
LLM_BINDING=openai
LLM_MODEL=gpt-3.5-turbo
OPENAI_API_KEY=your-api-key

5.3 Embedding配置

# Ollama Embedding配置
EMBEDDING_BINDING=ollama
EMBEDDING_BINDING_HOST=http://host.docker.internal:11434
EMBEDDING_MODEL=bge-m3

# OpenAI Embedding配置
EMBEDDING_BINDING=openai
EMBEDDING_MODEL=text-embedding-ada-002

6. API使用

6.1 基本使用

# Python示例
import requests

headers = {
    "X-API-Key": "your-api-key",
    "Content-Type": "application/json"
}

data = {
    "query": "你的问题"
}

response = requests.post(
    "http://localhost:9621/query",
    headers=headers,
    json=data
)

print(response.json())

6.2 PowerShell示例

$headers = @{
    "X-API-Key" = "your-api-key"
    "Content-Type" = "application/json"
}
$body = @{
    query = "your question here"
} | ConvertTo-Json

Invoke-RestMethod -Uri "http://localhost:9621/query" -Method Post -Headers $headers -Body $body

6.3 curl示例

curl -X POST "http://localhost:9621/query" \
     -H "X-API-Key: your-api-key" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{"query": "your question here"}'