利用LlamaIndex和本地PDF文档，轻松打造知识图谱GraphRAG

摘要

本文介绍了如何利用LlamaIndex框架和本地PDF文档构建知识图谱索引以增强语言模型的理解和回答能力。首先阐述了检索增强生成（RAG）技术的优点，以及知识图谱在解决RAG技术局限性方面的作用。

1 技术实现

1.1 安装依赖项

列出了用于构建知识图谱索引所需的Python库，包括LlamaIndex及其相关组件。

1.2 启用诊断日志

提供了代码设置日志记录的步骤。

1.3 连接Huggingface API

说明了如何使用Hugging Face推理API端点。

1.4 加载PDF文档

描述了利用SimpleDirectoryReader加载本地PDF文件的过程。

2 构建知识图谱索引

2.1 使用HuggingFace创建本地嵌入

解释了如何使用HuggingFace的句子转换器模型创建文本嵌入。

2.2 从ServiceContext迁移到Settings

介绍了LlamaIndex v0.10.0版本的全局Settings对象，并说明了其效率和响应速度。

2.3 定义自定义提示

提供了自定义提示的设置方法。

2.4 设置LLM

展示了如何配置语言模型。

2.5 构建知识图谱索引

说明了如何从文档构建知识图谱索引，包括设置存储上下文和索引选项。

2.6 可视化知识图谱

介绍了如何使用PyVis库可视化知识图谱。

2.7 查询

展示了如何通过构建的索引来查询问题并获取答案。

3 结语

讨论了传统的向量型RAG和图RAG在数据存储与展示上的侧重点，以及知识图谱和向量数据库在不同应用场景下的适用性。

推荐书单

推荐了一本涵盖从基础理论到实际应用的全方位Llama大模型实践指南，并提供了购买链接。

精彩回顾

回顾了LlamaIndex结合DSPy优化RAG系统，实现GraphRAG，LaTeX数学公式排版，微软开源GraphRAG，DuckDB和Polars数据分析工具，以及利用PyTorch CUDA编程提升Python性能的相关内容。