快速开始使用 Fast GraphRAG
1. 项目目录结构及介绍
Fast GraphRAG 是一个基于 Python 的框架,它为构建可解释、高精度、由代理驱动的检索工作流程而设计。以下是项目的目录结构及其简要介绍:
fast-graphrag/
├── .github/ # GitHub 工作流和配置文件
├── .vscode/ # VSCode 项目配置文件
├── benchmarks/ # 性能测试和基准数据
├── examples/ # 使用示例和教程
├── fast_graphrag/ # 主程序代码和模块
├── tests/ # 测试代码和测试用例
├── .gitignore # Git 忽略文件列表
├── CODE_OF_CONDUCT.md # 项目行为准则
├── CONTRIBUTING.md # 贡献指南
├── LICENSE # MIT 许可证文件
├── README.md # 项目自述文件
├── banner.png # 项目横幅图片
├── demo.gif # 项目演示动画
├── mock_data.txt # 模拟数据文件
└── poetry.lock # Poetry 依赖管理文件
.github/目录包含了 GitHub Actions 工作流文件,这些文件用于自动化项目的构建和测试流程。.vscode/目录包含了 Visual Studio Code 的项目配置。benchmarks/目录包含了性能测试的代码和数据。examples/目录提供了使用 Fast GraphRAG 的示例代码和教程。fast_graphrag/目录是 Fast GraphRAG 的核心代码库。tests/目录包含了 Fast GraphRAG 的单元测试和集成测试。- 其余文件如
.gitignore、CODE_OF_CONDUCT.md、CONTRIBUTING.md、LICENSE、README.md、banner.png、demo.gif、mock_data.txt和poetry.lock等文件分别是 Git 忽略规则、项目行为准则、贡献指南、项目许可证、项目自述、项目横幅、项目演示动画、模拟数据以及依赖管理文件。
2. 项目的启动文件介绍
Fast GraphRAG 的启动主要是通过 Python 脚本 fast_graphrag.py 文件来完成的。这个文件通常位于 fast_graphrag/ 目录下。以下是启动文件的基本结构:
# fast_graphrag.py 的基本结构
class GraphRAG:
def __init__(self, ...):
...
def insert(self, ...):
...
def query(self, ...):
...
# 其他相关的方法和类
在具体使用时,你需要从 fast_graphrag.py 中导入 GraphRAG 类,并创建其实例。例如:
from fast_graphrag import GraphRAG
grag = GraphRAG(...)
3. 项目的配置文件介绍
Fast GraphRAG 的配置主要通过环境变量和配置文件进行。环境变量可以设置在 .env 文件中或直接在操作系统层面设置。以下是一些常见的配置选项:
OPENAI_API_KEY: OpenAI API 的密钥,用于调用 OpenAI 的语言模型。CONCURRENT_TASK_LIMIT: 并发任务限制,用于控制同时处理的任务数量。
在 .env 文件中,你可以这样设置:
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
CONCURRENT_TASK_LIMIT=8
在代码中,你可以通过 os 模块来读取这些环境变量:
import os
openai_api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY')
concurrent_task_limit = os.getenv('CONCURRENT_TASK_LIMIT', default=8)
以上是 Fast GraphRAG 的基本项目结构和启动文件、配置文件的介绍。你可以根据具体的使用场景和需求来调整这些配置。
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考



