本篇文章主要介绍如何使用ollama本地部署微软的Graph RAG，，Graph RAG成为RAG一种新范式，对于全局总结性问题表现突出，当开始的技术路线是Qwen2vllmfastchat本地部署Grapg RAG，但是embedding 的openai服务怎么都跑不起来…

1.概述 https://github.com/gusye1234/nano-graphrag 😭 GraphRAG很强大，但官方的实现阅读或修改起来非常困难。 😊 本项目提供了一个更小、更快、更简洁的 GraphRAG，同时保留了核心功能。 以下是该项目的详细代码注释&#x…

1.概述 https://github.com/gusye1234/nano-graphrag 😭 GraphRAG很强大，但官方的实现阅读或修改起来非常困难。 😊 本项目提供了一个更小、更快、更简洁的 GraphRAG，同时保留了核心功能。 以下是该项目的详细代码注释&#x…

1. 引言 GraphRAG，微软开源的一个新的基于知识图谱构建的检索增强生成（RAG）系统，该框架旨在利用大型语言模型（LLMs）从非结构化文本中提取结构化数据, 构建具有标签的知识图谱，以支持数据集问题…

pip install ollama pip install langchain_ollama graph_documents llm_transformer.convert_to_graph_documents(split_documents) print(graph_documents) 偶尔会成功，但是大部分是失败的： 报错记录如下，暂时没想到好的办法&#xff…

GraphRAG深入解析 GraphRAG 深入解析概述索引查询 索引过程深入解析步骤 1：处理文本块步骤 2：图提取步骤 3：图增强步骤 4：社区总结步骤 5：文件处理步骤 6：网络可视化 查询过程深入解析本地搜索问题生成全局…

前言 在大型语言模型（LLM）的前沿研究中，一个核心挑战与机遇并存的领域是扩展它们的能力，以解决超出其训练数据范畴的问题。这不仅要求模型在面对全新数据时仍能保持卓越表现，还意味着开辟了全新的数据分析可能性&…

文章目录 一、关于 GraphRAG二、Neo4j环境配置三、数据提取四、RAG混合检索1、非结构化数据检索器2、图谱检索器3、最终的检索器 五、定义RAG Chain 本文转载自：lucas大叔 : 利用知识图谱提升RAG应用的准确性 https://zhuanlan.zhihu.com/p/692595027 英文原文&…

先建立容器 1.构建容器 查看镜像： sudo docker images 查看端口是否占用 sudo lsof -i :16535 创建容器： sudo docker run -itd --gpus all -p 16535:22 -p 11435:11434 --name ollamaplus -v /workplace/ollamaplus:/workspace -v /a_Pretrain_mo…