图谱RAG本地Ollama使用指南

图谱RAG本地Ollama使用指南

graphrag-local-ollama Local models support for Microsoft's graphrag using ollama (llama3, mistral, gemma2 phi3)- LLM & Embedding extraction 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gr/graphrag-local-ollama

1. 项目介绍

GraphRAG Local Ollama 是基于 Microsoft 的 GraphRAG 项目的一个分支，它支持使用 Ollama 下载的本地模型进行大规模文本数据的知识图谱构建和查询。本项目旨在利用 Ollama 提供的本地语言模型和嵌入模型，降低对成本高昂的 OpenAPI 模型的依赖，实现高效、经济的本地推理。

GraphRAG Local Ollama 适用于处理大规模文本数据集，并支持用户提出全局性查询，如对整个文本数据集的主题进行总结等。通过构建基于实体的知识图谱和预先生成的社区摘要，GraphRAG Local Ollama 能够提供更全面、更多样化的回答。

2. 项目快速启动

以下步骤将引导您快速启动并运行 GraphRAG Local Ollama：

# 创建并激活新的conda环境
conda create -n graphrag-ollama-local python=3.10
conda activate graphrag-ollama-local

# 安装Ollama
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
pip install ollama

# 下载所需的模型
ollama pull mistral  # 语言模型
ollama pull nomic-embed-text  # 嵌入模型

# 克隆仓库
git clone https://github.com/TheAiSingularity/graphrag-local-ollama.git
cd graphrag-local-ollama

# 安装graphrag包
pip install -e .

# 创建输入目录
mkdir -p ./ragtest/input

# 复制示例数据
cp input/* ./ragtest/input

# 初始化索引
python -m graphrag.index --init --root ./ragtest

# 移动配置文件
cp settings.yaml ./ragtest

# 运行索引构建
python -m graphrag.index --root ./ragtest

# 运行查询
python -m graphrag.query --root ./ragtest --method global "What is machine learning?"

3. 应用案例和最佳实践

为了更好地理解 GraphRAG Local Ollama 的应用，以下是一些典型案例和最佳实践：

• 案例1： 对一个包含数百万词汇的数据集进行主题提取。使用 GraphRAG Local Ollama 构建知识图谱，并使用本地模型生成对数据集主要主题的总结。
• 最佳实践： 在构建知识图谱前，确保数据质量，清洗并预处理文本数据以获得更好的结果。

4. 典型生态项目

GraphRAG Local Ollama 的生态系统中，以下是一些典型的相关项目：

• Ollama： 提供本地模型下载和管理的工具。
• GraphRAG： Microsoft 的原始项目，用于支持基于图谱的检索增强生成。
• 其他相关项目： 包括自然语言处理、知识图谱构建和查询的其他开源项目。

通过结合这些项目，开发者可以构建出功能丰富、性能卓越的应用解决方案。

graphrag-local-ollama Local models support for Microsoft's graphrag using ollama (llama3, mistral, gemma2 phi3)- LLM & Embedding extraction 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gr/graphrag-local-ollama