图谱知识库本地化工具GraphRAG-Local-UI使用教程

图谱知识库本地化工具GraphRAG-Local-UI使用教程

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. 项目介绍

GraphRAG-Local-UI是基于Microsoft的GraphRAG项目的一个本地化版本，它支持使用本地模型进行图谱索引和查询，并提供了一个全面的交互式用户界面生态系统。GraphRAG-Local-UI旨在成为处理图谱和本地语言模型（LLM）的最佳工具集，包括众多酷炫功能和知识图谱工具。

2. 项目快速启动

以下是快速启动GraphRAG-Local-UI的步骤：

首先，创建并激活一个新的conda环境：

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

接着，安装所需的包：

首先安装GraphRAG目录（包含Microsoft仓库中不存在的更改）：

pip install -e ./graphrag

然后安装剩余的依赖项：

pip install -r requirements.txt

启动API服务器：

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

如果使用Ollama进行嵌入，启动嵌入代理：

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

启动索引和提示调整UI：

gradio index_app.py

启动主交互UI（旧版本应用）：

gradio app.py

或者在命令行中直接运行：

python app.py

通过浏览器访问UI：

• 索引和提示调整UI：打开浏览器并导航到http://localhost:7861
• 主UI（旧版本）：打开浏览器并导航到http://localhost:7860

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

• 知识图谱构建：使用GraphRAG-Local-UI构建本地知识图谱，支持多种文件格式，如.txt、CSV、PDF等。
• 实时查询：通过用户友好的UI实时查询知识图谱，并支持全局、本地和直接聊天查询。
• 数据可视化：使用Plotly库在2D或3D空间中可视化知识图谱。

最佳实践

• 配置管理：通过UI轻松更新和管理GraphRAG设置。
• 文件管理：通过UI上传、查看、编辑和删除输入文件。
• 性能优化：使用本地模型减少对云端资源的依赖，降低成本。

4. 典型生态项目

GraphRAG-Local-UI的生态项目包括但不限于以下：

• GraphRAG：Microsoft的原始GraphRAG项目，提供了图谱知识库的基础。
• Ollama：一个开源的本地语言模型，可以与GraphRAG-Local-UI配合使用。
• Gradio：用于创建GraphRAG-Local-UI用户界面的开源库。

通过这些工具和项目的集成，GraphRAG-Local-UI提供了一个强大的知识图谱本地化解决方案。

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