TuGraph-db 开源项目使用教程

TuGraph-db 开源项目使用教程

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/tu/tugraph-db

1. 项目的目录结构及介绍

TuGraph-db 是一个高性能的图数据库项目,其目录结构如下:

tugraph-db/
├── benchmark/
├── ci/
├── cmake/
├── cpplint/
├── demo/
├── deps/
├── docs/
├── include/
├── learn/
├── procedures/
├── release/
├── src/
├── test/
├── toolkits/
├── clang-format
├── clangd
├── gitignore
├── gitmodules
├── CMakeLists.txt
├── CPPLINT.cfg
├── LICENSE
├── Options.cmake
├── README.md
├── README_CN.md
└── codecov.yml

目录介绍:

  • benchmark/: 包含性能测试相关的代码和脚本。
  • ci/: 持续集成相关的配置和脚本。
  • cmake/: CMake 构建系统的配置文件。
  • cpplint/: 代码风格检查工具的配置和脚本。
  • demo/: 示例代码和演示程序。
  • deps/: 项目依赖的外部库和工具。
  • docs/: 项目文档,包括用户手册、开发指南等。
  • include/: 头文件目录。
  • learn/: 学习资源和教程。
  • procedures/: 存储过程相关的代码和脚本。
  • release/: 发布版本的构建和打包脚本。
  • src/: 项目的主要源代码。
  • test/: 单元测试和集成测试代码。
  • toolkits/: 工具包和辅助工具。
  • clang-format: 代码格式化工具的配置文件。
  • clangd: 代码补全和导航工具的配置文件。
  • gitignore: Git 忽略文件配置。
  • gitmodules: Git 子模块配置。
  • CMakeLists.txt: CMake 构建系统的根配置文件。
  • CPPLINT.cfg: 代码风格检查工具的配置文件。
  • LICENSE: 项目许可证文件。
  • Options.cmake: CMake 选项配置文件。
  • README.md: 项目介绍和使用说明。
  • README_CN.md: 中文版项目介绍和使用说明。
  • codecov.yml: 代码覆盖率工具的配置文件。

2. 项目的启动文件介绍

TuGraph-db 的启动文件通常位于 src/ 目录下。主要的启动文件是 main.cpp,它负责初始化数据库并启动服务。

// src/main.cpp
#include "tugraph/core/server.h"

int main(int argc, char* argv[]) {
    // 初始化服务器
    Server server;
    server.init(argc, argv);

    // 启动服务器
    server.start();

    return 0;
}

启动文件功能:

  • 初始化服务器: 解析命令行参数,加载配置文件,初始化数据库实例。
  • 启动服务器: 启动数据库服务,监听客户端连接,处理查询请求。

3. 项目的配置文件介绍

TuGraph-db 的配置文件通常位于项目的根目录下,名为 config.yaml。该文件包含了数据库的各种配置选项,如端口号、日志级别、存储路径等。

# config.yaml
server:
  port: 7070
  log_level: info

storage:
  path: /var/lib/tugraph

database:
  max_connections: 1000
  timeout: 300

配置文件选项:

  • server.port: 服务器监听的端口号。
  • server.log_level: 日志级别,可选值为 debug, info, warn, error
  • storage.path: 数据库文件存储路径。
  • database.max_connections: 最大并发连接数。
  • database.timeout: 连接超时时间(秒)。

通过修改配置文件,用户可以自定义数据库的行为和性能参数。

tugraph-db TuGraph is a high performance graph database. tugraph-db 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tu/tugraph-db

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

<think>好的,用户想查找关于GraphRAG的技术文档或教程。首先,我需要从提供的引用中提取相关信息。引用[1]提到有手把手教程,改造GraphRAG支持自定义LLM,并且代码已经上传到仓库。这应该是一个重要的资源。引用[2]讨论了GraphRAG在DB-GPT项目中的改进,新增了文档结构索引和性能提升,可能相关的技术文档可以在DB-GPT的官方资料里找到。引用[3]提到执行索引命令和知识图谱查询,说明可能有具体的操作指南。 接下来,用户可能需要明确的步骤来获取这些资料。我应该列出官方文档、代码仓库、社区资源以及实践案例。同时,用户可能对性能优化和实际应用感兴趣,所以需要包括相关链接和社区讨论。要注意引用对应的标记,如[^1]、[^2]、[^3],确保信息的准确性。此外,用户可能还需要进一步的问题,比如性能优化方法或应用场景,所以最后要生成相关问题供他们参考。需要检查是否有遗漏的信息点,确保回答结构清晰,符合用户的要求。</think>关于GraphRAG的技术文档和教程,根据现有资料整理如下: ### 一、核心技术文档 1. **架构设计文档** - 官网提供GraphRAG的架构设计理念和实现过程说明,包含知识图谱构建、混合检索机制等技术细节 - 最新版本新增文档结构索引(Document Structure Index),增强知识图谱的语义关联表达能力[^2] 2. **开发者指南** - 代码仓库提供改造示例,支持自定义LLM(如千问模型)的接入方法,包含以下关键模块: ```python # 知识图谱索引构建示例 python -m graphrag index --root ./graphrag_ollama ``` 需注意该过程需要高性能计算资源(如4090-24G显卡处理2万字耗时约3小时) ### 二、实践教程资源 1. **快速入门教程** - 提供从环境配置到知识图谱可视化的完整流程: - 使用AntV G6引擎或TuGraph引擎进行图谱渲染 - 实现混合检索(hybrid search)的配置方法 2. **定制开发指南** - 包含模型适配教程,演示如何改造GraphRAG支持不同大语言模型 - 代码示例已上传至开源仓库,支持二次开发和优化 ### 三、社区资源 1. **开源项目** - 作为DB-GPT项目的核心组件,相关文档可在其GitHub仓库获取 - 最新版本已实现:社区摘要增强、混合检索优化等特性 2. **实践案例** - 文档结构化处理示例 - 复杂数据关系可视化实现方案
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