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使用GraphRAG提升信息检索相关性。
GraphRAG是传统RAG的升级版,通过索引和查询两大阶段,实现了信息的图结构化处理和社区检测技术,从而提升信息检索的上下文相关性。本文为大家详细介绍GraphRAG的设置和应用方法。
GraphRAG 是传统 RAG 的升级版,主要分为索引和查询两个阶段:
索引阶段:
查询阶段:
GraphRAG 的创新在于利用图结构化信息和社区检测技术,提升回答的上下文相关性,但其计算成本要高于传统 RAG,后者在成本效益上仍有优势。
conda create -n GraphRAG
conda activate GraphRAG
pip install graphrag
ragtest/input
文件夹。input
文件夹。python -m graphrag.index --init --root ./target
在 settings.yml
中设置 OpenAI API 密钥和模型配置。
python -m graphrag.index --init --root ./target
python -m graphrag.query --root ./target --method global "这个故事的主题是什么"
python -m graphrag.query --root ./target --method local "这个故事的主题是什么"
通过以上步骤,可设置并使用 GraphRAG 进行有效的信息检索。
测试结果显示,GraphRAG处理每本书的费用约为7美元,主要包括:
这些数据可作为评估GraphRAG性价比的参考。
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