探索GraphRAG:构建高效的知识图谱索引与查询引擎

GraphRAG系统简介

GraphRAG是一个基于图的检索增强生成系统,它通过索引文本数据,然后使用这些索引数据来回答有关文档的问题。系统的核心在于其索引管道和查询引擎,它们共同工作,以提供快速且准确的信息检索服务。

环境准备

在开始之前,请确保你的开发环境中已安装Python 3.10至3.12版本。GraphRAG支持三种安装方式:使用GraphRAG加速器解决方案、从PyPI安装或直接从源代码使用。

快速开始

推荐使用解决方案加速器包开始,它提供了与Azure资源配合使用的端到端用户体验。

顶层模块概览

  • 索引管道:负责将文本数据转换为图结构的索引。
  • 查询引擎:使用索引数据回答关于文档的问题。

安装GraphRAG

获取示例数据集

首先,我们需要准备一个示例数据集。以查尔斯·狄更斯的《圣诞颂歌》为例,可以通过以下命令下载文本文件:

bash 复制代码
curl https://www.gutenberg.org/cache/epub/24022/pg24022.txt > ./ragtest/input/book.txt

设置工作区变量

接下来,配置必要的环境变量。GraphRAG提供了graphrag.index --init命令来初始化工作区,创建.envsettings.yaml文件。

bash 复制代码
python -m graphrag.index --init --root ./ragtest

配置OpenAI和Azure OpenAI

根据你是使用OpenAI还是Azure OpenAI,你需要在.env文件中更新GRAPHRAG_API_KEY的值,并在settings.yaml中设置相应的配置。

运行索引管道

使用以下命令启动索引管道:

bash 复制代码
python -m graphrag.index --root ./ragtest

这个过程可能需要一些时间,具体取决于输入数据的大小、使用的模型以及文本块的大小。

使用查询引擎

一旦索引管道完成,你就可以使用查询引擎来提出问题了。

全局搜索示例

使用全局搜索来询问一个高层次的问题:

bash 复制代码
python -m graphrag.query \
--root ./ragtest \
--method global \
"What are the top themes in this story?"

局部搜索示例

使用局部搜索来询问关于特定角色的更具体的问题:

bash 复制代码
python -m graphrag.query \
--root ./ragtest \
--method local \
"Who is Scrooge, and what are his main relationships?"

结语

GraphRAG系统是一个强大的工具,它可以帮助我们从复杂的数据集中快速提取有价值的信息。本文只是一个开始,更多关于GraphRAG的高级功能和最佳实践,请参阅官方文档。

参考资料

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