Windows下使用源码和Conda搭建GraphRAG指南

1. 创建和激活conda环境

bash 复制代码

conda create --name=graphrag_env
conda activate graphrag_env

2. 安装系统依赖

GraphRAG需要一些系统级依赖：

1）安装 CMake （如果尚未安装）

从【这个地址】下载并安装CMake，执行以下命令并看到以下信息表示安装成功：

bash 复制代码

C:\Users\Administrator>cmake --version
cmake version 3.31.10
CMake suite maintained and supported by Kitware (kitware.com/cmake).
C:\Users\Administrator>

2）安装Microsoft C++ Build Tools

从【这个地址】下载并安装 Visual Studio Build Tools（或 Visual Studio Community）。

下载后，双击运行【vs_BuildTools.exe】，该程序执行完下载后进入到安装界面，此时，选择【单个组件】选项卡，在筛选框中输入【C++ Build Tools】关键字进行筛选，勾选后点击【安装】按钮完成安装。

3. 安装PyTorch

bash 复制代码

# 根据您的CUDA版本选择合适的PyTorch安装命令
# 如果没有GPU，使用CPU版本

# CPU版本
conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch

# 或者使用pip
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

4. 克隆GraphRAG源码

bash 复制代码

# 克隆GraphRAG仓库
git clone https://github.com/microsoft/graphrag.git
cd graphrag

5. 安装GraphRAG

这里使用 pyproject.toml 进行安装，需要进入到 graphrag 目录，运行以下命令：

bash 复制代码

# 从源码安装
pip install -e .

# 或者直接使用pip安装（如果已发布到PyPI）
# pip install graphrag

6. 验证安装

在 graphrag 目录的同级，创建名为 graphrag_test 目录，并在该目录下创建测试脚本 test_installation.py 文件，内容如下：

python 复制代码

import sys
try:
    import graphrag
    print("✓ GraphRAG导入成功")
    
    import torch
    print(f"✓ PyTorch版本: {torch.__version__}")
    
    import networkx as nx
    print(f"✓ NetworkX版本: {nx.__version__}")
    
    print("✓ 所有依赖安装成功！")
    
except ImportError as e:
    print(f"✗ 导入错误: {e}")
    sys.exit(1)

运行测试：

bash 复制代码

cd ../graphrag_test/
python test_installation.py