GraphRAG More

GraphRAG More 基于微软 GraphRAG ，支持使用各种大模型：

1. OpenAI接口兼容的模型服务（微软GraphRAG本就支持，可直接使用微软 GraphRAG ）
   • OpenAI
   • Azure OpenAI
   • 阿里通义
   • 字节豆包
   • Ollama
   • 其他OpenAI接口兼容的模型服务
2. 非OpenAI接口兼容的模型服务（微软GraphRAG不支持）
   • 百度千帆（推理服务V2版本接口兼容OpenAI，但目前V2版本接口不支持Embedding）

可以先熟悉一下微软官方的demo教程：👉 微软官方文档

使用步骤如下：

要求 Python 3.10-3.12，建议使用 pyenv 来管理多个python版本

1. 安装 GraphRAG More

pip install graphrag-more

# 如果使用百度千帆，还需要安装qianfan sdk
# pip install qianfan

如需二次开发或者调试的话，也可以直接使用源码的方式，步骤如下：

下载 GraphRAG More 代码库

git clone https://github.com/guoyao/graphrag-more.git

安装依赖包 这里使用 poetry 来管理python虚拟环境

# 安装 poetry 参考：https://python-poetry.org/docs/#installation

cd graphrag-more
poetry install

2. 准备demo数据

# 创建demo目录
mkdir -p ./ragtest/input

# 下载微软官方demo数据
# 微软官方提供的demo数据 https://www.gutenberg.org/cache/epub/24022/pg24022.txt 有点大，会消耗不少token，这里改用精简后的数据
curl https://raw.githubusercontent.com/guoyao/graphrag-more/refs/heads/main/examples/resources/pg24022.txt > ./ragtest/input/book.txt

3. 初始化demo目录

graphrag init --root ./ragtest

如果基于源码方式，请在源码根目录下使用poetry命令运行：

poetry run poe init --root ./ragtest

这将在./ragtest目录中创建两个文件：.env和settings.yaml，.env包含运行GraphRAG所需的环境变量，settings.yaml包含GraphRAG全部设置。

4. 配置

GraphRAG More 1.1.0 版本开始的配置文件与 1.1.0 之前版本的变动较大，升级请注意！！！

1. .env
   在.env文件中配置GRAPHRAG_API_KEY，这是您所使用的大模型服务的API密钥，将其替换为您自己的API密钥。
   • 阿里通义获取API Key官方文档
   • 字节豆包获取API Key 官方文档
   • 百度千帆获取API Key官方文档 (注意：百度千帆的API Key是带有效期的，过期后需要重新获取)
     百度千帆还需配置 qianfan sdk 所需的环境变量 QIANFAN_ACCESS_KEY、QIANFAN_SECRET_KEY，可以配置在系统环境变量中，也可以配置在.env文件中， 参考官方文档：使用安全认证AK/SK调用流程
   • Ollama 默认不需要配置API Key
2. settings.yaml
   在settings.yaml文件中，根据您所使用的大模型配置model和api_base，GraphRAG More的example_settings 文件夹提供了 百度千帆、阿里通义、字节豆包、Ollama 的settings.yaml文件供参考（详细的配置参考微软官方文档：https://microsoft.github.io/graphrag/config/yaml/ ）， 根据选用的模型和使用的GraphRAG More版本（不同版本settings.yaml可能不一样），您可以直接将将example_settings 文件夹（比如：GraphRAG More 1.1.0 版本的 example_settings ）对应模型的settings.yaml 文件复制到 ragtest 目录，覆盖初始化过程生成的settings.yaml文件。

   # 百度千帆
   cp ./example_settings/qianfan/settings.yaml ./ragtest
   
   # or 阿里通义
   cp ./example_settings/tongyi/settings.yaml ./ragtest
   
   # or 字节豆包
   cp ./example_settings/doubao/settings.yaml ./ragtest
   
   # or ollama
   cp ./example_settings/ollama/settings.yaml ./ragtest
   

   example_settings的settings.yaml里面有的设置了默认的model，根据您选用的模型来修改model
   • 百度千帆默认使用 ernie-speed-pro-128k 和 tao-8k
   • 阿里通义默认使用 qwen-plus 和 text-embedding-v2
   • 字节豆包需要配置模型ID，即推理接入点ID，不是模型名称
   • Ollama默认使用 mistral:latest 和 quentinz/bge-large-zh-v1.5:latest

     对于Ollama，需要在构建前安装Ollama并下载您选用的模型：

     • 安装Ollama：https://ollama.com/download ，安装后启动
     • 使用Ollama下载模型

     ollama pull mistral:latest # 默认使用的模型，请替换成您选用的模型
     ollama pull quentinz/bge-large-zh-v1.5:latest # 默认使用的模型，请替换成您选用的模型
     

5. 构建索引

graphrag index --root ./ragtest

如果基于源码方式，请在源码根目录下使用poetry命令运行：

poetry run poe index --root ./ragtest

构建过程可能会触发 rate limit （限速）导致构建失败，重复执行几次，或者尝试调小 settings.yaml 中 的 requests_per_minute 和 concurrent_requests 配置，然后重试

6. 执行查询

# global query
graphrag query \
--root ./ragtest \
--method global \
--query "What are the top themes in this story?"

# local query
graphrag query \
--root ./ragtest \
--method local \
--query "Who is Scrooge, and what are his main relationships?"

如果基于源码方式，请在源码根目录下使用poetry命令运行：

# global query
poetry run poe query \
--root ./ragtest \
--method global \
--query "What are the top themes in this story?"

# local query
poetry run poe query \
--root ./ragtest \
--method local \
--query "Who is Scrooge, and what are his main relationships?"

查询过程可能会出现json解析报错问题，原因是某些模型没按要求输出json格式，可以重复执行几次，或者修改 settings.yaml 的 llm.model 改用其他模型

除了使用cli命令之外，也可以使用API方式来查询，以便集成到自己的项目中，API使用方式请参考： examples/api_usage（注意：不同GraphRAG More版本API用法可能不一样，参考所使用版本下的文件）

• 基于已有配置文件查询：search_by_config_file.py
• 基于代码的自定义查询：custom_search.py