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【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

网安-搬运工

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。

GraphRAG-Local-UI - 基于 GraphRAG 支持本地的聊天UIGraphRAG-Local-UI，是带有索引/提示-调整和查询/聊天UI！该项目是微软GraphRAG的改编，专为支持本地模型而定制，并具有全面的交互式用户交互界面生态系统。

docker+ollama运行微软graphRAG实战流程2-安装运行graphRAG不是最新的ollama的话会导致接口出问题。最后的.代表是当前目录。本人使用的是deepseek大模型和本地ollama的嵌入模型，当然大模型也可以使用本地，但是效果不是很好。而ds的api送得多，效果还可以，就先用着了。

docker+ollama运行微软graphRAG实战流程1-安装运行模型先建立容器查看镜像：查看端口是否占用创建容器：查看容器：复制新创建的容器的id替换-it后边的编码，进入容器：

使用ollama取代openai的api进行graphRAG失败记录pip install ollamapip install langchain_ollamagraph_documents = llm_transformer.convert_to_graph_documents(split_documents) print(graph_documents)

GraphRAG如何使用ollama提供的llm model 和Embedding model服务构建本地知识库在GraphRAG的使用过程中将需要踩的坑都踩了一遍（不得不吐槽下，官方代码有很多遗留问题，他们自己也承认工作重心在算法的优化而不是各种模型和框架的兼容性适配性上），经过了大量的查阅各种资料以及debug过程（Indexing的过程有点费机器），最终成功运行了GraphRAG项目。先后测试了两种方式，都成功了:

黑夜寻白天

LLM之本地部署GraphRAG（GLM-4+Xinference的embedding模型）（附带ollma部署方式）前言有空再写微软开源的GraphRAG默认是使用openai的接口的（GPT的接口那是要money的），于是就研究了如何使用开源模型本地部署。

微软GraphRAG，开启智能检索新篇章©作者|YXFFF来源|神州问学1. 引言检索增强生成（RAG）是一种根据用户的查询语句搜索信息，并以搜索结果为 AI 参考从而生成回答。这项技术是多数基于 LLM 工具的重要组成部分，而多数的 RAG 都采用向量相似性作为搜索的技术。在文档中复杂信息的分析时，GraphRAG 利用 LLM 生成的知识图谱大幅提升了问答的性能。

如果皮卡会coding

【GraphRAG】微软 graphrag 效果实测本文将基于以下来源，对Microsoft GraphRAG分析优缺点、以及示例实测分析。代码仓库：Welcome to GraphRAGhttps://microsoft.github.io/graphrag/

道长不会写代码

探索GraphRAG：构建高效的知识图谱索引与查询引擎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。

微软GraphRAG +本地模型+Gradio 简单测试笔记修改settings.yamlLLM模型：Qwen2-72B-Instruct EMBEDDING模型： bge-large-zh-v1.5

一个处女座的程序猿

LLMs之RAG：GraphRAG(本质是名词Knowledge Graph/Microsoft微软发布)的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略LLMs之RAG：GraphRAG(本质是名词Knowledge Graph/Microsoft微软发布)的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略