GraphRag安装部署及简单测试

安装graphrag

1、graphrag安装

pip install graphrag

2、graphrag初始化

python -m graphrag.index --init --root ./graphrag

在运行graphrag之前需要进行初始化，初始化之后会生成几个比较重要的配置文件input、output、prompts、settings.yaml；其中input存放graphrag解析的非结构化数据，output是最后抽取完的数据，prompts中存放着默认的实体抽取prompt、实体总结prompt以及社区总结prompt等，settings.yaml存放的是大模型llm的配置、向量化配置、切块配置等

配置文件特别长，我这里为了简单测试先只调整settings.yaml，配置我们需要的模型

encoding_model: cl100k_baseskip_workflows: []llm:  api_key: ${GRAPHRAG_API_KEY}  type: openai_chat # or azure_openai_chat  model: llama3-70B  api_base: http://127.0.0.1:8000/v1

我这里使用开源的llama3-70b，变更模型地址如上；然后再调整切块策略

chunks:  size: 1200  overlap: 100

做rag的应该都知道切块的大小及overlap，切块很简单也很复杂，