GraphRAG 开源项目指南
项目目录结构及介绍
GraphRAG 是由微软研究团队开发的一个基于图的检索增强生成系统。该系统旨在利用大型语言模型(LLMs)从非结构化文本中提取有意义的结构化数据。下面是其基本的目录结构概述:
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src: 此目录包含了项目的主要源代码,包括处理文本、实体抽取、关系构建、以及图的社区检测等功能模块。
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docs: 文档目录,存放了项目说明、API文档、用户指南等重要资料,帮助开发者理解和使用GraphRAG。
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examples: 提供了一些示例代码或脚本,帮助新用户快速上手,理解如何在实际场景中应用GraphRAG。
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notebooks: 包含Jupyter Notebook文件,用于演示如何交互式地使用GraphRAG进行数据分析和图建模。
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tests: 单元测试相关文件,确保项目功能稳定可靠。
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setup.py, pyproject.toml: 这些是Python项目的标准配置文件,用来定义项目依赖和构建指令。
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README.md: 快速入门指导,提供了关于项目的基本信息,如何开始,以及关键概念的简要说明。
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CONTRIBUTING.md: 贡献指南,为有兴趣贡献代码的开发者提供参与项目开发的规则和流程。
项目的启动文件介绍
虽然具体的启动文件可能因版本更新而有所不同,通常在GraphRAG项目中,启动过程涉及多个步骤而非单一的启动文件。用户可能需要通过以下方式来启动项目或服务:
- 初始化和配置:首先,依据
docs
中的指引进行环境设置和配置文件的编辑。 - 主运行脚本:项目可能有一个主要的入口点,如
main.py
或者通过特定的命令行工具(例如graphrag-cli
),这将作为启动数据处理流程的起点。
启动流程一般需要通过命令行指定必要的参数,比如配置文件路径、数据源位置等,具体细节需参考最新的文档和示例脚本。
项目的配置文件介绍
配置文件在GraphRAG中扮演着重要角色,常见的配置文件可能是以.toml
, .yaml
, 或者 .json
格式存在,位于项目的根目录或者特定的配置子目录下。这些配置文件通常涵盖以下几个方面:
- 数据源配置: 指定输入数据的位置和格式。
- 模型参数: 包括使用的大型语言模型的细节、训练或调优设置。
- 索引策略: 如何切分文本单元、实体抽取的参数等。
- 集群与图构建: 如Leiden算法的参数设置,用于社区检测的配置。
- 查询与检索配置: 定义查询时如何使用图结构和其他辅助数据。
一个典型的配置示例可能会包括数据库连接字符串、处理工作流的开关标志、性能调整参数等。用户应当详细阅读提供的文档,了解每项配置的具体意义并根据自己的需求进行调整。
请注意,上述目录结构和启动、配置部分的内容基于常规开源项目结构和提供的描述性文本综合而成,实际情况请参照项目最新发布的文档和源码。
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- QQwen3-Coder-480B-A35B-InstructQwen3-Coder-480B-A35B-Instruct是当前最强大的开源代码模型之一,专为智能编程与工具调用设计。它拥有4800亿参数,支持256K长上下文,并可扩展至1M,特别擅长处理复杂代码库任务。模型在智能编码、浏览器操作等任务上表现卓越,性能媲美Claude Sonnet。支持多种平台工具调用,内置优化的函数调用格式,能高效完成代码生成与逻辑推理。推荐搭配温度0.7、top_p 0.8等参数使用,单次输出最高支持65536个token。无论是快速排序算法实现,还是数学工具链集成,都能流畅执行,为开发者提供接近人类水平的编程辅助体验。【此简介由AI生成】Python00
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