GraphRAG 实战

GraphRAG 实战教程与示例代码

什么是 GraphRAG？

GraphRAG 是一种结合知识图谱和检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）的技术框架。其核心思想是利用知识图谱作为背景知识库，辅助自然语言生成任务，从而提升生成内容的相关性和准确性。

GraphRAG 的实现方法

以下是基于 Python 和开源工具链的 GraphRAG 实现流程：

搭建知识图谱
使用 Neo4j 或 ArangoDB 创建一个属性图模型的知识图谱[^2]。该图谱可以存储领域特定的数据集，例如医学术语、法律条文或其他行业知识。
集成 Ollama 模型服务
利用 Ollama 提供的大规模预训练语言模型（LLM），并通过 API 调用来完成文本生成任务[^1]。
开发查询接口
编写脚本以支持从知识图谱中提取相关信息，并将其传递给 LLM 进行上下文理解与响应生成。

以下是一个简单的 Python 示例代码展示如何调用 GraphRAG 功能：

import neo4j
from ollama import Client as OllamaClient

def query_knowledge_graph(query_text):
    """从 Neo4j 数据库中获取相关节点"""
    driver = neo4j.Driver("bolt://localhost", auth=("neo4j", "password"))
    with driver.session() as session:
        result = session.run(
            """
            MATCH (n)-[r]->(m) 
            WHERE n.name CONTAINS $query OR m.name CONTAINS $query
            RETURN n, r, m LIMIT 50;
            """,
            {"query": query_text}
        )
        nodes_and_edges = list(result)
    return nodes_and_edges


def generate_response(contexts, prompt):
    """通过 Ollama 完成最终回复生成"""
    client = OllamaClient()
    response = client.chat_completion(prompt=prompt, context=contexts)
    return response["choices"][0]["message"]["content"]


if __name__ == "__main__":
    user_input = input("请输入您的问题：")
    
    # 查询知识图谱中的相关内容
    graph_data = query_knowledge_graph(user_input)

    # 将结果转换为字符串形式以便后续处理
    contexts = "\n".join([str(record) for record in graph_data])

    # 请求 LLM 并获得答案
    final_answer = generate_response(contexts, user_input)
    print(f"AI 回答：{final_answer}")