GraphRAGは、単純なテキストのセマンティック検索とは異なる、構造化された階層型の検索強化生成（RAG）手法です。GraphRAGのプロセスには、原文から知譇グラフを抽出し、コミュニティの階層を構築し、これらのコミュニティの要約を生成し、そしてRAGタスクを実行する際にこれらの構造を利用することが含まれます。

詳細は：https://microsoft.github.io/graphrag/

GraphRAGのインストールは非常に簡単で、最新のPythonをインストールすることから始まります。要求されるのはPython 3.10~3.12で、私がインストールしたのは3.12.4です。

graphragのインストール

pip install graphrag

RAGの内容を保存するための入力フォルダを作成する

mkdir -p ./ragtest/input

以下は、公式のbook.txtコンテンツ取得コマンドです

curl https://www.gutenberg.org/cache/epub/24022/pg24022.txt > ./ragtest/input/book.txt

変更を提案しています。内容が大きすぎて費用がかかりすぎるため、内容が少なく、中国語のものに変えてください。GPTで生成した以下の内容を使用しました。

.NETは、Microsoftが開発した広く使用されている開発プラットフォームです。デスクトップアプリケーション、Webアプリケーション、モバイルアプリケーション、ゲームなど、様々なタイプのアプリケーションを作成するための豊富なフレームワークとツールセットを提供します。以下に.NETについての詳細な説明があります：

.NETの歴史と進化
.NETの核心コンポーネント
.NETの利点
.NETの利用シナリオ
.NETの未来の展望
初期化、設定と出力フォルダの作成

python -m graphrag.index --init --root ./ragtest

作成後、.envに自分のgptのキーを入力し、節約のためにsettings.yamlの中でgptのモデルをgpt-4o-miniに変更することをお勧めします。

インデックスの生成

python -m graphrag.index --root ./ragtest

グローバル検索を使って：

python -m graphrag.query --root ./ragtest --method global ".netの利点は何ですか？"

ローカル検索を使って：

python -m graphrag.query --root ./ragtest --method local ".netがサポートする言語は何ですか？"

GraphRAGは、いわゆる遅い鳥が早く飛ぶ戦略を採用しています。まずLLMを使用してデータを一度処理し、その結果を知譇グラフの形で保存します。これにより、直接RAGを使用するよりも優れた効果が得られます。

(Translated by GPT)

元のリンク： https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3NDM1MzIyMQ==&mid=2247488276&idx=1&sn=6bf37b2c9f8f74713e76616ec4a4f977&chksm=9f004c3ea877c528c0a9b0cc36b9bf65a4749b8ad2ad4cf8789b80aa95831d30ebcc76b4ad3b&token=1705004006&lang=zh_CN#rd&wt.mc_id=MVP_325642