GraphRAG-SDK：构建高效生成式AI应用的强大工具

GraphRAG-SDK：构建高效生成式AI应用的强大工具

GraphRAG-SDK Build fast and accurate GenAI apps with GraphRAG SDK at scale. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gr/GraphRAG-SDK

项目介绍

GraphRAG-SDK 是一个专为构建图检索增强生成（Graph Retrieval-Augmented Generation，简称RAG）系统设计的工具包。它集成了知识图谱、本体管理以及最先进的语言模型（LLM），为用户提供准确、高效且可定制的RAG工作流程。通过GraphRAG-SDK，开发者可以简化生成式AI应用的开发过程，提高应用的质量和效率。

项目技术分析

GraphRAG-SDK 采用了多种先进技术，包括：

• 知识图谱：用于存储和查询结构化数据，提供丰富的语义信息。
• 本体管理：自动化或手动创建本体，为知识图谱提供组织和分类框架。
• 语言模型集成：支持多种语言模型，如LiteLLM、OpenAI、Google和Azure-OpenAI等，以提供强大的自然语言处理能力。

此外，GraphRAG-SDK 还提供了灵活的部署选项，包括Docker容器和云端服务，使得开发者可以根据自己的需求选择最合适的部署方式。

项目技术应用场景

GraphRAG-SDK 的应用场景广泛，以下是一些主要的应用示例：

1. 内容生成：自动生成文章、报告和其他文本内容，提高内容创作的效率。
2. 问答系统：构建基于知识图谱的问答系统，提供准确的信息检索和回答。
3. 个性化推荐：利用知识图谱分析用户行为，提供个性化的内容推荐。
4. 智能客服：通过集成GraphRAG-SDK，智能客服可以更准确地理解用户问题并提供解决方案。

项目特点

GraphRAG-SDK 具有以下显著特点：

• 高度集成：集成知识图谱、本体管理和语言模型，提供一站式解决方案。
• 灵活性：支持多种语言模型和部署方式，满足不同开发者的需求。
• 可定制性：允许开发者通过配置提示语来调整Agent的行为，以适应不同的应用场景。
• 高效性：利用FalkorDB提供的高性能图查询，确保快速响应和高效处理。

如何使用GraphRAG-SDK

GraphRAG-SDK 的使用分为三个主要步骤：

步骤1：创建本体

开发者可以从非结构化数据自动创建本体，或手动定义本体。以下是一个示例：

from graphrag_sdk.source import URL
from graphrag_sdk import KnowledgeGraph, Ontology
from graphrag_sdk.models.litellm import LiteModel

urls = ["https://www.rottentomatoes.com/m/side_by_side_2012", ...]
sources = [URL(url) for url in urls]
model = LiteModel(model_name="gemini/gemini-2.0-flash")
ontology = Ontology.from_sources(sources=sources, model=model)
with open("ontology.json", "w", encoding="utf-8") as file:
    file.write(json.dumps(ontology.to_json(), indent=2))

步骤2：创建知识图谱Agent

在创建本体后，可以基于该本体构建知识图谱Agent，以进行查询和管理。

with open("ontology.json", "r", encoding="utf-8") as file:
    ontology = Ontology.from_json(json.loads(file.read()))

kg = KnowledgeGraph(
    name="kg_name",
    model_config=KnowledgeGraphModelConfig.with_model(model),
    ontology=ontology,
    host="127.0.0.1",
    port=6379
)
kg.process_sources(sources)

步骤3：查询Graph RAG

此时，你已经拥有了一个可以查询的知识图谱。使用 chat_session 方法开始对话。

chat = kg.chat_session()
response = chat.send_message("Who is the director of the movie The Matrix?")
print(response)
response = chat.send_message("How this director connected to Keanu Reeves?")
print(response)

通过以上三个步骤，开发者可以轻松地与知识图谱交互并查询所需信息。

GraphRAG-SDK 的出现为生成式AI应用的开发提供了新的可能性，其高度集成和灵活的特性使其成为构建高效、准确生成式AI应用的理想选择。无论您是内容创作者、开发人员还是企业用户，GraphRAG-SDK 都可以帮助您实现更智能、更高效的数据处理和应用构建。立即尝试GraphRAG-SDK，开启您的生成式AI之旅吧！

GraphRAG-SDK Build fast and accurate GenAI apps with GraphRAG SDK at scale. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gr/GraphRAG-SDK