graphrag框架
时间: 2025-02-07 14:06:36 浏览: 65
### GraphRAG框架介绍
GraphRAG是一种融合图谱增强技术和检索生成模型的创新性框架,旨在提升智能问答系统的性能和准确性[^1]。该框架通过引入外部知识库来补充传统自然语言处理方法中的不足之处,在面对复杂查询时能够提供更加精准的回答。
#### 主要特点
- **多源数据集成**:支持多种结构化与非结构化的异构数据源接入;
- **高效索引机制**:采用先进的向量相似度匹配算法加速文档片段检索过程;
- **灵活配置选项**:允许用户自定义参数调整以适应不同应用场景需求;
```python
from graphrag import GraphRagFramework
config = {
"data_sources": ["path/to/source1", "path/to/source2"],
"index_params": {"type": "faiss"},
}
framework = GraphRagFramework(config)
```
### 使用教程
为了帮助开发者快速上手并充分利用GraphRAG的强大功能,以下是简单的安装指南以及基本操作说明:
#### 安装依赖项
确保环境中已安装Python 3.x版本,并执行如下命令完成必要的软件包下载:
```bash
pip install graphrag
```
#### 初始化实例
创建一个新的`GraphRagFramework`对象时需传入初始化字典作为参数,其中包含了关于所使用的数据集路径以及其他设置的信息。
```python
import json
with open('config.json', 'r') as f:
config_dict = json.load(f)
graph_rag_instance = GraphRagFramework(**config_dict)
```
#### 加载预训练模型
加载由官方提供的高质量预训练权重文件可以显著提高新项目的开发效率。
```python
model_path = "./pretrained_model"
graph_rag_instance.load_pretrained(model_path=model_path)
```
#### 执行推理任务
准备好输入文本后即可调用相应的方法来进行预测或回答问题。
```python
query_text = "请问如何使用GraphRAG?"
response = graph_rag_instance.predict(query=query_text)
print(response)
```
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