GraphRAG搭建使用

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ollama pull llama3.1
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ollama pull nomic-embed-text

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创建独立的虚拟环境
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conda create -n  Graphrag1 python=3.11
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进入创建的虚拟环境
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conda activate Graphrag1
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安装版本graphrag v0.2.1版本
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pip install graphrag==0.2.1
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在文档中创建一个graphragtest后运行下面的指令
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mkdir -p ./ragtest/input
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将所需的文档放入input中
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初始化文档，进入目录graphragtest目录下
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pip install future
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python -m graphrag.index --init --root ./ragtest
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修改文件
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替换C:\Users\Admin\Documents\graphragtest\ragtest\settings.yaml
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替换C:\Users\Admin\Documents\graphragtest1\ragtest\prompts\community_report.txt
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替换C:\Users\Admin\anaconda3\envs\Graphrag1\Lib\site-packages\graphrag\query\llm\oai\embedding.py
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替换C:\Users\Admin\anaconda3\envs\Graphrag1\Lib\site-packages\graphrag\llm\openai\openai_embeddings_llm.py
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运行index指令
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pip install ollama
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python -m graphrag.index --root ./ragtest
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出现All workflows completed successfully表示index解析完成
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局部查询
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python -m graphrag.query --root ./ragtest --method local "who is Scrooge, and what are his main relationships?"
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全局查询
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python -m graphrag.query --root ./ragtest --method global "what are the top themes in this story?"