动手实现GraphRAG，检索效果大幅提升

文章摘要 - RAG技术与GraphRAG应用

1. 理解检索增强生成（RAG）

检索增强生成（RAG）技术结合检索到的文档和用户查询，为语言模型提供额外的上下文信息，提升模型的知识库和回答准确性。

2. GraphRAG：通过图形结构增强上下文

GraphRAG建立信息的图形网络，深度理解数据，洞察文档中实体间的复杂联系，比如城市间的贸易伙伴关系。

3. 设置环境

通过访问GitHub源码，创建虚拟环境并激活，安装依赖项，使用Ollama拉取必要模型，并安装Ollama。

4. 初始化过程

运行GraphRAG初始化命令时，将自动创建配置文件（.env和settings.yaml）和默认提示目录（prompts/）。

5. 目的和用途

.env文件存储环境变量和API密钥，settings.yaml文件包含详细配置设置，prompts/目录保存默认模型提示，可根据需要进行修改。

6. 修改 settings.yaml

本地运行GraphRAG时，需要修改settings.yaml文件以适配本地设置。

7. 修改以使用 Ollama 嵌入

GraphRAG默认不支持Ollama嵌入模型，但可以通过编辑库文件来添加此支持。

8. 使用 GraphRAG 运行查询

索引数据并运行查询以测试设置。

9. 结语

人工智能在商业领域的影响力不断增强。GraphRAG技术预示了AI的潜力，企业需要拥抱AI并关注其发展。

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文章来源：

AI科技论谈

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