自然语言处理:第四十六章 GraphRAG 快速入门

最新推荐文章于 2025-08-14 14:17:15 发布

原创

最新推荐文章于 2025-08-14 14:17:15 发布 · 2.2k 阅读

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#自然语言处理 #人工智能 #语言模型 #nlp #chatgpt #机器学习 #知识图谱

项目链接:microsoft/graphrag: A modular graph-based Retrieval-Augmented Generation (RAG) system (github.com)

实现过程:

写在前面: 笔者更新不易，希望走过路过点个关注和赞，笔芯!!!

GraphRAG 是微软提出来的复合RAG，有关于GraphRAG的细节介绍和实现过程可以参考我之前的文章: 自然语言处理:第四十五章 GraphRAG 实现过程。这次就跟着我一起去看看如何将GraphRAG应用到实战里。

官网其实给了三种GraphRAG的方式:

从pypi包安装
源码部署
利用GraphRAG加速

要求: python >= 3.10 &am

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1 条评论

大肚子狗头 2025.03.13
poetry run poe index --init --root . 为什么报错│ No such option: --init

从零部署Qwen大模型：vLLM实战指南，零基础小白收藏这一篇就够了！

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利用大模型对实体、关系和声明的描述进行抽象总结，形成对概念的独立有意义的摘要。这一过程依赖于大模型对文本本身未明确表述的概念（如隐含关系）的理解能力。为每个社区生成摘要，这些摘要不仅有助于理解数据集的全局结构和语义，而且在没有具体查询的情况下，也可用于对整个文档集合的理解。社区摘要的生成考虑了节点的重要性和连接度，以确保社区内的关键信息被有效捕捉。

实战微软新一代RAG：GraphRAG强大的全局理解能力，碾压朴素RAG？

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自然语言处理:第六十二章 KAG 超越GraphRAG的图谱框架

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图数据库需要这种实体，所以我们将创建一个名为 Entities 的自定义模型，继承自 BaseModel，我们希望提取实体，这可以通过提供这个属性 entities 来完成，它是一个字符串列表。首先我们要连接到数据库，我们将使用驱动方法，传入我们的 URI（存储在 Neo4j URI 环境变量中），还需要提供用户名和密码进行身份验证，并创建驱动实例。s 是起始节点，r 是结束节点，t 是关系。我们传入创建的文档，计算可能需要一些时间，即使是这个很小的例子，也花了我大约 3 分钟时间，所以稍等片刻。

自然语言处理:第四十四章微软开源的GraphRAG爆火，Github Star量破万，生成式AI进入知识图谱时代？(转载)

victor_manches的博客

09-16

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这里，这两个答案都是准确的。近日，Neo4j 公司 CTO Philip Rathle 发布了一篇标题为《GraphRAG 宣言：将知识加入到生成式 AI 中》的博客文章，Rathle 用通俗易懂的语言详细介绍了 GraphRAG 的原理、与传统 RAG 的区别、GraphRAG 的优势等。现如今，RAG 是一种使用真实世界信息改进 LLM 输出的技术，是大多数基于 LLM 的工具的重要组成部分，一般而言，RAG 使用向量相似性作为搜索，称之为 Baseline RAG（基准RAG）。

实战微软新一代RAG：GraphRAG

我是新手的博客

07-21

2167

1.它是基于LLM构建的知识图谱，在构建过程中会消耗大量的Token，其中本次测试2.9w花费了大概13w token。2.它支持2种搜索方法，局部和全局，全局效果最好，但是对模型的token处理能力有要求。3.框架仅支持OpenAI SDK协议的的LLM，国内目前只有千问和月之暗面可以，如果精力充足的网友也可以基于OpenAI的协议魔改自己想要接入的大模型，其实就是封装一个网关。

Graph RAG 体验 demo

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赫留金是社区中一个引人注目的人物，他在一次事件中被狗咬伤，成为受害者。他的遭遇不仅引起了社区的关注，还激发了他寻求赔偿和正义的决心。赫留金在事件中表现出强烈的愤怒和揭露真相的决心，尽管他也成为了人群嘲笑的对象。此外，赫留金的受伤和后续行动引起了奥楚蔑洛夫的关注，并成为事件的关键人物。他的角色在事件的发展中起到了至关重要的作用，推动了整个事件的进展。赫留金是社区中的一个关键人物，他遭受了不公正的待遇。具体来说，他的手指被一只白毛小猎狗咬伤，这一事件在社区中引起了关注。赫留金在人群中展示他受区中的弱势地位。

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Poetry项目CLI命令全面指南：从项目创建到发布全流程【免费下载链接】poetry 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/poe/poetry ...

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poetry是一个Python虚拟环境和依赖管理的工具，之前用pipenv，最近学习httprunner时，接触了poetry。poetry和pipenv类似，另外还提供了打包和发布的功能。官方文档：https://python-poetry.org/docs/ 安装 macOS或Linux curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/python-...

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GraphRAG 是一种结构化的、分层的检索增强生成（RAG）方法，而不是使用纯文本片段的语义搜索方法。GraphRAG 过程包括从原始文本中提取出知识图谱，构建社区层级(这种结构通常用来描述个体、群体及它们之间的关系，帮助理解信息如何在社区内部传播、知识如何共享以及权力和影响力如何分布)，为这些社区层级生成摘要，然后在执行基于 RAG 的任务时利用这些结构。

喂饭教程！全网首发对小白友好的GraphRAG查询流程全揭秘

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GraphRAG 在 query 时也会根据问题使用不同的聚类层级。但不同的是，GraphRAG 定义了两种差异非常大的 query 方式。一种是 Local Search ，用于处理具体的、相对关注细节的问题。这种 query 时使用的上下文内容主要是知识图谱中的内容和原始的 Text Units。把这些信息合并后，一次构建上下文调用 LLM 进行推理，并且一次 Local Search 只会调用一次 LLM，但是因为要送给LLM的信息比较多，所以也比正常的RAG要花更多token。

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NLTK vs LLM：GraphRAG实体提取方法深度对比

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最佳实践｜本地跑GraphRAG

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为在本地环境中部署GraphRAG，需配置两种模型：一是用于实体提取与摘要的，二是用于数据向量化的。当前，GraphRAG采用的是OpenAI提供的模型，故部署的核心在于选用兼容OpenAI API标准的模型以实现替代。今天带大家一起沉浸式体验，并且在支持中文graph构建上做了一些优化改进。

KeyError: 'title' 14:29:41,234 graphrag.callbacks.file_workflow_callbacks INFO Error running pipeline! details=None 14:29:41,277 graphrag.cli.index ERROR Errors occurred during the pipeline run, see logs for more details.

06-21

我们正在处理一个KeyError:'title'错误，这个错误发生在运行GraphRAG管道时。根据用户提供的信息，他们遇到了这个错误，并且想要查看更详细的错误信息以进行调试。首先，我们需要理解KeyError:'title'的含义。在...