GraphRAG 知识图谱检索增强

用大模型从文本中提取知识图谱,回答需要全局理解的问题

需要技术AI 整理,待开发者认领知识库与数据
评分人数不足呦探分评分人数不足大众分评分方法
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这个项目只有源代码,需要会编程才能用。

星标
3.7万
复刻
3867
主要语言
Python
许可证
MIT
最近更新
复制安装指令(给 AI 编程工具)

粘贴到 Codex、Claude Code、Cursor、Trae 等 AI 编程工具里,回车就会开始安装。第一次复制前请先阅读风险提示。

这些文件由项目作者放在 GitHub 上,本站不开发、不托管这些软件,也不检测其代码;国内访问 GitHub 可能较慢。使用前请阅读 第三方软件风险提示和项目的许可证。 数据更新于 2026/11/01 报告问题

介绍

GraphRAG 是微软开源的基于图的检索增强生成系统(README 说明这是演示代码,并非微软正式支持的产品)。它先用大模型从文本中抽取实体、关系和关键论断,构建知识图谱,再分层聚类并生成社区摘要,最后基于这些结构回答问题。

能做什么

  • 从私有文档中构建知识图谱和层级社区摘要
  • 提供全局搜索、局部搜索、DRIFT 搜索和基础向量搜索等查询方式
  • 通过提示词调优适配特定领域的数据

运行需要:Python 3.10–3.12(pip 安装);需要对话模型和嵌入模型接口,默认使用 OpenAI 或 Azure OpenAI,也可通过 LiteLLM 接入其他模型。建立索引会消耗大量模型调用,建议先小规模试用。

这段介绍由 AI 根据项目的公开说明整理,可能有疏漏,以项目主页为准。

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