DB-GPT项目中的Graph RAG应用开发指南

DB-GPT项目中的Graph RAG应用开发指南

DB-GPT DB-GPT - 一个开源的数据库领域大模型框架，旨在简化构建数据库大模型应用的过程。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/db/DB-GPT

引言

在当今知识密集型应用中，检索增强生成(RAG)技术已成为连接大型语言模型与外部知识库的重要桥梁。DB-GPT项目创新性地将图数据库技术引入RAG框架，开发出Graph RAG解决方案，有效解决了传统向量检索中存在的不确定性和可解释性问题。本文将深入解析如何在DB-GPT项目中开发基于图数据库的RAG应用。

核心概念解析

什么是Graph RAG？

Graph RAG是DB-GPT项目中提出的创新架构，它将知识以图结构存储在图数据库中，通过图查询而非向量相似度来检索相关信息。相比传统RAG，Graph RAG具有以下优势：

1. 检索结果更具可解释性，可以清晰展示实体间的关系路径
2. 能够处理复杂的多跳查询，发现隐藏的关联关系
3. 支持结构化查询，减少幻觉现象

关键技术组件

DB-GPT的Graph RAG实现包含三个核心组件：

1. 知识图谱构建：将非结构化文档转换为包含实体、关系的图结构
2. 图检索引擎：支持多种检索模式，包括关键词检索、相似度检索和Text2GQL
3. 社区摘要系统：对图结构进行智能摘要，提升检索效率

环境准备

依赖安装

首先需要安装DB-GPT的核心库及其扩展组件：

uv sync --all-packages --frozen \
--extra "proxy_openai" \
--extra "rag" \
--extra "storage_chromadb" \
--extra "dbgpts"
--extra "graph_rag"

图数据库部署

DB-GPT目前主要支持TuGraph图数据库，推荐使用Docker快速部署：

docker pull tugraph/tugraph-runtime-centos7:4.5.1
docker run -d -p 7070:7070 -p 7687:7687 -p 9090:9090 \
--name tugraph_demo tugraph/tugraph-runtime-centos7:latest \
lgraph_server -d run --enable_plugin true

关键端口说明：

• 7687：Bolt协议端口（默认图数据库连接端口）
• 7070：HTTP接口端口
• 9090：RPC端口

核心开发流程

1. 配置连接参数

在项目根目录下的.env文件中配置图数据库连接信息：

GRAPH_STORE_TYPE=TuGraph
TUGRAPH_HOST=127.0.0.1
TUGRAPH_PORT=7687
TUGRAPH_USERNAME=admin
TUGRAPH_PASSWORD=73@TuGraph

2. 知识图谱构建

DB-GPT提供了CommunitySummaryKnowledgeGraph类来构建带有社区摘要功能的知识图谱：

from dbgpt.storage.knowledge_graph.community_summary import (
    CommunitySummaryKnowledgeGraph,
    CommunitySummaryKnowledgeGraphConfig,
)

def create_community_kg_connector():
    return CommunitySummaryKnowledgeGraph(
        config=CommunitySummaryKnowledgeGraphConfig(
            name="my_knowledge_graph",
            embedding_fn=DefaultEmbeddingFactory.openai(),
            llm_client=llm_client,
            model_name="gpt-4",
            graph_store_type="TuGraphGraph",
        )
    )

3. 文档加载与处理

DB-GPT支持从多种格式的文档构建知识图谱：

from dbgpt_ext.rag import ChunkParameters
from dbgpt_ext.rag.assembler import EmbeddingAssembler
from dbgpt_ext.rag.knowledge import KnowledgeFactory

file_path = "path/to/your/document.md"
knowledge = KnowledgeFactory.from_file_path(file_path)
chunk_parameters = ChunkParameters(chunk_strategy="CHUNK_BY_MARKDOWN_HEADER")

assembler = await EmbeddingAssembler.aload_from_knowledge(
    knowledge=knowledge,
    chunk_parameters=chunk_parameters,
    index_store=knowledge_graph,
    retrieve_strategy=RetrieverStrategy.GRAPH,
)
await assembler.apersist()

支持的分块策略包括：

• CHUNK_BY_MARKDOWN_HEADER：按Markdown标题结构分块
• CHUNK_BY_SEPARATOR：按分隔符分块
• CHUNK_BY_SIZE：按固定大小分块

4. 知识检索与问答

构建完成后，可以通过图检索获取相关知识片段：

retriever = assembler.as_retriever(top_k=3)
chunks = await retriever.aretrieve_with_scores(question, score_threshold=0.3)

高级功能

相似度检索

在.env中启用相似度检索功能：

SIMILARITY_SEARCH_ENABLED=True
KNOWLEDGE_GRAPH_SIMILARITY_SEARCH_TOP_SIZE=5
KNOWLEDGE_GRAPH_SIMILARITY_SEARCH_RECALL_SCORE=0.3

相似度检索相比关键词检索的优势：

1. 能处理模糊查询，理解语义相似性
2. 对非结构化查询更鲁棒
3. 可结合预训练的嵌入模型提升效果

Text2GQL功能

Text2GQL允许将自然语言问题直接转换为图查询语句：

TEXT2GQL_SEARCH_ENABLED=True

适用场景：

• 查询明确的关系路径时
• 需要精确控制检索范围时
• 处理复杂多跳查询时

性能优化建议

1. 批量处理：调整KNOWLEDGE_GRAPH_EXTRACTION_BATCH_SIZE参数优化处理吞吐量
2. 索引策略：对高频查询属性建立图索引
3. 缓存机制：对常见查询结果实施缓存
4. 异步处理：使用异步API提高并发性能

典型应用场景

1. 技术文档问答系统：精确回答API使用、配置等问题
2. 企业知识管理：构建跨部门知识关联网络
3. 学术研究助手：发现研究领域内的隐藏关联
4. 金融风控系统：分析复杂的关系网络

总结

DB-GPT的Graph RAG框架为知识密集型应用提供了全新的解决方案。通过将图数据库的强大关联能力与大型语言模型的生成能力相结合，开发者可以构建出更智能、更可靠的知识应用系统。本文详细介绍了从环境准备到核心功能开发的完整流程，希望能为开发者提供有价值的参考。

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