GraphRAG-Local-UI安装与配置指南

GraphRAG-Local-UI安装与配置指南

GraphRAG-Local-UI GraphRAG using Local LLMs - Features robust API and multiple apps for Indexing/Prompt Tuning/Query/Chat/Visualizing/Etc. This is meant to be the ultimate GraphRAG/KG local LLM app. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gr/GraphRAG-Local-UI

1. 项目基础介绍

GraphRAG-Local-UI 是一个开源项目，它是 Microsoft 的 GraphRAG 的本地化版本，专门设计来支持本地模型，并拥有一个全面的交互式用户界面生态系统。GraphRAG-Local-UI 可以用于知识图谱的创建、管理和查询，它支持使用本地的大型语言模型（LLM）和嵌入模型，从而无需依赖成本高昂的云端服务。

该项目主要使用的编程语言是 Python。

2. 项目使用的关键技术和框架

• FastAPI: 用于创建 API 的现代、快速（高性能）的 Web 框架，用于 GraphRAG 的核心操作。
• Gradio: 用于快速构建机器学习模型演示的应用程序框架。
• Plotly: 用于数据可视化的库，可以用来在 2D 或 3D 中可视化知识图谱。
• Ollama: 一个本地模型，用于生成嵌入，与 OpenAI 兼容的 API。
• Conda: 用于环境管理和包安装的平台。

3. 项目安装和配置的准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统中已经安装了以下软件：

• Python 3.7 或更高版本
• Conda（推荐，用于环境管理）
• Git（用于克隆项目）

4. 详细安装步骤

克隆项目

首先，从命令行界面使用 Git 命令克隆项目：

git clone https://github.com/severian42/GraphRAG-Local-UI.git
cd GraphRAG-Local-UI

创建并激活虚拟环境

创建一个新的 Conda 虚拟环境，并激活它：

conda create -n graphrag-local -y
conda activate graphrag-local

安装依赖

安装 GraphRAG 目录和项目所需的其余依赖：

pip install -e ./graphrag
pip install -r requirements.txt

启动 API 服务器

运行以下命令来启动 API 服务器：

python api.py --host 0.0.0.0 --port 8012 --reload

如果使用 Ollama 作为嵌入，运行嵌入代理：

python embedding_proxy.py --port 11435 --host http://localhost:11434

启动索引和提示调整界面

使用 Gradio 启动索引和提示调整界面：

gradio index_app.py

启动主交互界面

同样使用 Gradio 启动主交互界面：

gradio app.py

或者：

python app.py

访问界面

在浏览器中访问以下地址以使用界面：

• 索引和提示调整界面：http://localhost:7861
• 主界面（旧版）：http://localhost:7860

按照以上步骤操作，您应该能够成功安装和配置 GraphRAG-Local-UI 项目，并开始使用它的功能。如果有任何错误，请检查项目的 README 文件或相关文档，以获取详细的故障排除步骤。

GraphRAG-Local-UI GraphRAG using Local LLMs - Features robust API and multiple apps for Indexing/Prompt Tuning/Query/Chat/Visualizing/Etc. This is meant to be the ultimate GraphRAG/KG local LLM app. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gr/GraphRAG-Local-UI