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GraphRAG数据可视化

Linux系统安装部署GraphRAG完全指南GraphRAG（Graph-based Retrieval-Augmented Generation）是微软开源的新一代知识图谱增强型检索生成技术，它通过构建实体关系网络来提升传统RAG的全局理解能力。与传统基于文本块的RAG不同，GraphRAG能够：

Graph ⋈ Agent：Chat2Graph 如何重构 GraphRAG 范式？去年年底，我在《2024年度 Graph+AI 开源探索思考》一文中，细致拆解并总结了 TuGraph 在「Graph+AI」领域的开源技术实践经验。文中引用了一段业内不成文的观点：「23年卷 SFT，24年卷 RAG，25年卷智能体」，并将「Graph Native」的理念引入到智能体的设计中。

【大模型系列篇】RAGFlow递归抽象处理树组织检索：Raptor检索增强型语言模型可以更好地适应世界状态的变化，并整合长尾知识。然而，大多数现有方法只从检索语料库中检索较短的连续块，限制了对整体文档上下文的整体理解。我们引入了一种新颖的方法，即递归地对文本块进行嵌入、聚类和摘要，自下而上构建一个具有不同摘要级别的树。在推理时，我们的 RAPTOR 模型从这棵树中检索，整合不同抽象级别的长文档中的信息。对照实验表明，使用递归摘要的检索在多项任务上比传统的检索增强型 LLM 有显著的改进。在涉及复杂、多步推理的问答任务中，我们展示了最先进的结果；例如，通过将 RA

汪汪汪侠客

源码解析（一）：GraphRAG原文技术博客GraphRAG 通过从非结构化文本构建知识图谱并将其用于检索，增强了传统的 RAG 系统。与仅依赖向量相似度的标准 RAG 方法不同，GraphRAG 提取实体和关系，执行社区检测，并生成不同层级的报告。这种结构化方法为语言模型提供了更多上下文和关系信息，从而产生更全面、更准确的响应。

部署GraphRAG配置Neo4j实现知识图谱可视化【踩坑经历】在本地部署GraphRag，模型暂时使用的是硅基流动平台的大模型，后续可使用Xinference或者Ollama部署的本地模型。将txt文件喂给Graphrag生成.parquet文件(目前的graphrag好像只支持txt格式的文件)。然后通过python脚本程序将.parquet后缀文件转换成csv格式文件存入neo4j图数据库。使用Cypher语句将知识图谱展示出来。

微软GraphRAG的安装和在RAG中的使用体会Microsoft的GraphRAG是一种结合了知识图谱（Knowledge Graph）和检索增强生成（RAG）技术的先进框架，旨在提升大型语言模型（LLM）在处理复杂问题时的性能。详细内容和深入学习可以参考github，项目地址：GitHub - microsoft/graphrag。

微软 GraphRAG 项目学习总结微软2024年4月份发布了一篇《From Local to Global: A GraphRAG Approach to Query-Focused Summarization》（GraphRAG：从局部到全局的查询式摘要方法）论文，提出了一种名为GraphRAG的检索增强生成（RAG）方法，用于查询式摘要任务。传统的RAG方法主要基于局部检索和生成，可能会忽略不同检索片段之间的全局关系，导致生成的摘要缺乏整体连贯性和深度。GraphRAG 结合了知识图谱构建、检索增强生成和查询聚焦摘要技术，将检索到的文

graphRAG的原理及代码实战（2）基本原理介绍（中）graphRAG-结果解读前文中，graphRAG项目index索引建立完成后，会生成7个parquet文件。为什么用 Parquet 格式保存知识图谱？

疯狂SQL转换系列- SQL for Milvs2.4鉴于Milvus仍在不停的迭代新版本，推出新功能，其SDK目前并不稳定。目前其2.4版本的SDK接口已与之前的2.2版本有了较大的差别，功能上也有了一定的调整。为此，我们重新提供了针对[Milvus2.4](https://github.com/colorknight/moql-transx/tree/master/moql-querier-milvus2.4)版本的语法转换功能。由于Milvus文档有些内容写的不是特别详实，亦或时间仓促，我们没有正确理解其功能含义，转换工作可能存在一些问题，还请发现问题

数据分析的新利器-微软开源的GraphRAG微软的GraphRAG是一种结合了图结构和检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）技术的先进框架，旨在提升大型语言模型（LLM）在处理复杂问题时的性能。GraphRAG通过构建知识图谱，将非结构化的文本数据转化为结构化的图数据，从而帮助模型更好地理解和生成信息。

Awesome-Text2GQL：图查询微调语料的自动生成框架语法制导的语料生成策略Awesome-Text2GQL语料生成框架架构图基于Antlr4的语料生成模块

黑夜寻白天

GraphRAG：LLM之Graphrag接入milvus前言微软目前的graphrag更像个demo，数据量大的时候不是很友好的啊，所以将milvus接入了graphrag，看完这篇文章，其他数据库接入应该也没问题

【大模型】GraphRAG技术原理GraphRAG 的核心在于用大模型构建知识图谱+知识图谱聚类社区化+RAG RAG就是输入（问题+知识）到大模型

GraphRAG+文档结构：打造高性能实体溯源方案作者：陈梓康众所周知，GraphRAG将文档内容抽取为知识图谱三元组后，实际上仅保留了关联性知识信息，因此不可避免地会丢失原文的一些内容细节。在对数据完整度要求严格的业务场景，如金融、医疗、保险等行业，这是不希望看到的结果。为了解决此类业务诉求，我们将文档结构信息引入GraphRAG链路，以解决知识抽取后原文信息损失的问题。同时，我们也从端到端优化了GraphRAG链路，大幅提升了知识图谱的构建和检索性能。

蚂蚁KAG框架核心功能研读作者介绍：薛明：拥有近10年在医疗和零售领域应用机器学习和人工智能的经验。曾就职于通用电气、复星医药等企业。长期专注于医学图像、自然语言处理以及数据科学的研发工作，如训练/推理框架、数据挖掘与分析等领域。于2024年7月创立AI公司Percena，负责基于大模型的应用产品开发，如RAG&Agent等。

比微软的GraphRag更加强大的LightRAG：简单快速的检索增强生成该存储库托管了 LightRAG 的代码。该代码的结构基于nano-graphrag。请添加图片描述

蚂蚁图团队GraphRAG支持社区摘要——Token相比微软直降50%今年5月份，我们在DB-GPT v0.5.6版本发布了蚂蚁首个开源GraphRAG框架，支持了多种知识库索引底座，并在文章《Vector | Graph：蚂蚁首个开源GraphRAG框架设计解读》里详细介绍了GraphRAG框架的设计实现和持续改进方向。7月份微软正式开源了GraphRAG项目，引入图社区摘要改进QFS（Query Focused Summarization）任务的问答质量，但图索引的构建成本较高。9月份DB-GPT v0.6.0在外滩大会正式发布，蚂蚁图团队联合社区对GraphRAG框架

LLM - 使用 Neo4j 可视化 GraphRAG 构建的知识图谱(KG) 教程欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/ 本文地址：https://spike.blog.csdn.net/article/details/142938982

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StructRAG：超越GraphRAG，知识密集型 RAG 性能提升的新思路对于一些知识密集型问题往往需要从多个信息源中提取和整合知识，比如金融，法律等领域。传统 RAG 方法在处理这类知识密集型推理任务时常常力不从心。今天介绍一个来自中科院的新 rag 技术——structRAG[1]，它在这方面获得了很不错的突破。