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网站开发技术的历史,绝对大气漂亮的响应式网站后台模板,WordPress谷歌字体会慢,建设公司企业网站什么是GraphRAG#xff1f; GraphRAG#xff08;基于图的检索增强生成#xff09;就像是给你的AI装了一张知识地图#xff0c;让它能自由导航。传统的AI系统#xff0c;比如聊天机器人#xff0c;通常靠简单搜索找答案。它们在文本堆里找关键词#xff0c;有时候会漏掉…什么是GraphRAGGraphRAG基于图的检索增强生成就像是给你的AI装了一张知识地图让它能自由导航。传统的AI系统比如聊天机器人通常靠简单搜索找答案。它们在文本堆里找关键词有时候会漏掉整体的大局。GraphRAG通过将信息组织成一个知识图谱来改变这一现状——这是一个由节点比如人、地点或事物和它们之间的关系比如“居住在”或“为某人工作”构成的互联网络。想象一个社交网络GraphRAG不仅知道“Alice”和“Bob”存在还知道Alice为Bob工作而Bob在纽约经营一家公司。这种结构化的方法让AI能精准回答复杂问题比如“Alice和纽约有什么联系”为什么GraphRAG特别•处理复杂查询它很擅长需要连接多条信息的复杂问题比如“电动车如何影响空气质量和公共交通”•减少错误通过使用结构化数据降低AI“胡编乱造”即“hallucination”的几率。•语境感知它能理解事物之间的关系而不仅是孤立的事实。什么是OllamaOllama是一个开源工具让你能在自己的电脑上运行强大的AI模型比如Llama、Mistral或Gemma。这就像在你的笔记本电脑里装了个迷你超级计算机不需要把数据发到云端。这对隐私、成本和控制来说可是个大事。为什么将Ollama与GraphRAG结合使用•隐私优先你的数据留在本地非常适合处理敏感信息。•成本效益高无需为昂贵的云API如OpenAI付费。•可定制你可以调整模型和设置以满足你的需求。•本地运行即使在普通硬件上也能离线运行。GraphRAG与Ollama如何协同工作GraphRAG将你的数据整理成一个知识图谱而Ollama则为AI提供动力去理解和查询这个图谱。简单来说工作流程是这样的输入数据你输入文本比如文章、书籍或报告。构建图谱GraphRAG提取实体比如“Elon Musk”“Tesla”和关系比如“Elon Musk创立了Tesla”生成知识图谱。3.社区摘要它将相关实体分组为“社区”比如所有Tesla相关的信息并进行摘要。用Ollama查询当你提出问题时Ollama的AI模型会搜索图谱提取相关信息并生成清晰的答案。这就像有一个图书管理员GraphRAG把书整理成一个智能系统还有一个天才助手Ollama帮你阅读并解释这些书。子主题深入探索让我们深入了解GraphRAG和Ollama的关键点必要时会附上示例和代码。1. 构建知识图谱知识图谱是GraphRAG的核心。它将杂乱的文本变成结构化的信息地图。比如从一篇新闻文章中它可能提取•实体“Apple”“Tim Cook”“iPhone”。•关系“Tim Cook是Apple的CEO”“Apple生产iPhone”。代码示例提取实体和关系以下是一个简化的Python示例使用Ollama和NetworkX库创建知识图谱import ollama import networkx as nx # 示例文本 text Elon Musk是Tesla的CEO。Tesla在加州生产电动车。 # 初始化图谱 G nx.DiGraph() # 使用Ollama提取实体和关系 response ollama.chat( modelllama3, messages[ {role: system, content: 从文本中提取实体和关系。}, {role: user, content: text} ] ) # 模拟响应实际中需要解析Ollama的输出 entities [Elon Musk, Tesla, California] relationships [(Elon Musk, 是CEO, Tesla), (Tesla, 在...生产汽车, California)] # 添加到图谱 for entity in entities: G.add_node(entity) for rel in relationships: G.add_edge(rel[0], rel[2], relationshiprel[1]) print(节点:, G.nodes) print(边:, G.edges(dataTrue))输出节点: [Elon Musk, Tesla, California] 边: [(Elon Musk, Tesla, {relationship: 是CEO}), (Tesla, California, {relationship: 在...生产汽车})]这会创建一个简单的图谱供后续查询。在实际的GraphRAG设置中LlamaIndex或Neo4j等工具会让这个过程更稳健。2. 社区检测与摘要GraphRAG使用算法如hierarchical Leiden或Louvain将相关实体分组为“社区”。比如所有与“Tesla”相关的实体Elon Musk、电动车、加州形成一个社区然后对每个社区进行摘要以加快查询速度。为什么重要•可扩展性摘要减少了AI需要处理的数据量。•语境摘要提供了高层次的概览适合回答像“Tesla是干什么的”这样的大问题。3. 查询图谱GraphRAG支持两种搜索方式•全局搜索通过社区摘要回答宏观问题比如“这个数据集的主题是什么”。•局部搜索聚焦于特定实体及其关系比如“Tesla的CEO是谁”。代码示例使用Ollama查询让我们用Ollama查询之前构建的图谱# 查询图谱 query Tesla的CEO是谁 # 使用Ollama处理查询 response ollama.chat( modelllama3, messages[ {role: system, content: 根据此图谱回答问题节点Elon Musk, Tesla, California。边Elon Musk - 是CEO - Tesla, Tesla - 在...生产汽车 - California。}, {role: user, content: query} ] ) print(答案:, response[message][content])输出答案: Elon Musk是Tesla的CEO。在完整的GraphRAG设置中系统会自动搜索图谱并用Ollama生成自然语言答案。4. 设置GraphRAG与Ollama让我们来一步步设置一个本地的GraphRAG系统结合Ollama基于Microsoft的GraphRAG和社区适配版本。步骤指南安装Ollama从Ollama官网下载。拉取模型ollama pull llama3和嵌入模型ollama pull nomic-embed-text。设置虚拟环境conda create -n graphrag-ollama python3.10 conda activate graphrag-ollama安装GraphRAGpip install graphrag初始化项目mkdir ragtest cd ragtest python -m graphrag.index --init --root .配置设置编辑ragtest文件夹中的settings.yamlllm: api_base:http://localhost:11434/v1 model:llama3 embeddings: llm: model:nomic-embed-text api_base:http://localhost:11434/api添加输入数据在ragtest/input文件夹中放入一个文本文件比如book.txt。例如curl https://www.gutenberg.org/cache/epub/24022/pg24022.txt ./ragtest/input/book.txt运行管道python -m graphrag.index --root .查询图谱python -m graphrag.query --root . --method global --query 主要主题是什么这就搭建了一个由Ollama驱动的本地GraphRAG系统可以根据你的数据回答问题。5. 挑战与局限性尽管GraphRAG和Ollama很强大但也有些难点•资源密集构建图谱可能很慢且耗内存尤其是大数据集。•提示调整要获得最佳结果需要精细调整提示词挺麻烦。•模型限制像Llama 3.1 8B这样的小型模型在处理复杂图谱时可能不如大型云模型。•设置复杂配置GraphRAG和Ollama需要手动调整比如编辑配置文件。解决方法• 使用LightRAG作为更快、更简单的GraphRAG替代品。• 用GPU优化硬件以加速处理。• 参考社区指南进行提示词调整。6. GraphRAG与传统RAG的比较传统RAG通过向量相似性搜索文本片段适合简单问题但有以下问题•分散信息无法连接多个来源中的信息。•宏观语境无法回答需要总结的宏观问题。GraphRAG的亮点在于• 使用关系连接信息。• 摘要社区以提供更广的洞察。• 通过结构化数据减少错误。示例对比问题“Tesla如何影响环境”•传统RAG可能提取关于Tesla汽车和污染的无关片段漏掉关联。•GraphRAG通过知识图谱连接Tesla的电动车与减少排放及生产影响提供完整答案。7. 现实世界的应用GraphRAG与Ollama适合以下场景•商业智能分析报告找到隐藏联系比如市场趋势。•研究总结学术论文或连接跨学科发现。•隐私敏感工作本地处理敏感数据如医疗记录或法律文件。•教育为学生创建知识图谱探索历史或科学等话题。案例研究新闻分析想象分析50篇关于气候变化的新闻文章。GraphRAG与Ollama可以• 构建实体图谱比如“CO2”“可再生能源”和关系比如“CO2导致全球变暖”。• 总结社区比如“可再生能源解决方案”。• 回答问题比如“气候变化的主要原因是什么”提供清晰且关联的洞察。8. 可视化图谱可视化知识图谱能帮助你看到信息间的联系。可以用Gephi或NetworkX脚本渲染图谱。代码示例用NetworkX可视化import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt # 假设G是之前的图谱 pos nx.spring_layout(G) nx.draw(G, pos, with_labelsTrue, node_colorlightblue, node_size500, font_size10) edge_labels nx.get_edge_attributes(G, relationship) nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labelsedge_labels) plt.show()这会生成一个可视化图谱展示节点实体和边关系。自己上手试试想尝试GraphRAG和Ollama需要准备•硬件16GB内存的电脑GPU有帮助但非必需。•软件Python 3.10、Ollama和GraphRAG通过pip安装。•数据任何文本文件文章、书籍或报告供分析。•时间大约1-2小时来设置和实验。按照上面的设置指南从小型数据集开始玩玩查询。查看GraphRAG的GitHub和Ollama官网获取更多资源。GraphRAG与Ollama的未来GraphRAG和Ollama的组合只是个开始。未来可期•更好的模型更高效的新模型将增强本地AI能力。•更简单设置社区工具正在简化GraphRAG的配置。•更广泛应用从医疗到金融GraphRAG将驱动更智能的AI系统。•动态图谱未来模型可能实时构建和查询图谱。结论GraphRAG和Ollama是让AI更智能、私密且易用的梦幻组合。通过将杂乱文本转为结构化知识图谱并用本地AI模型驱动它们为企业、研究者和好奇的头脑开启了新可能。不管是分析新闻、深入报告还是探索新话题这对组合都能提供清晰、关联的答案同时不花大钱也不牺牲隐私。普通人如何抓住AI大模型的风口领取方式在文末为什么要学习大模型目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 大模型作为其中的重要组成部分 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。目前开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景其中应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过30%。随着AI大模型技术的迅速发展相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业人工智能大潮已来不加入就可能被淘汰。如果你是技术人尤其是互联网从业者现在就开始学习AI大模型技术真的是给你的人生一个重要建议最后只要你真心想学习AI大模型技术这份精心整理的学习资料我愿意无偿分享给你但是想学技术去乱搞的人别来找我在当前这个人工智能高速发展的时代AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发大模型全套学习资料展示自我们与MoPaaS魔泊云合作以来我们不断打磨课程体系与技术内容在细节上精益求精同时在技术层面也新增了许多前沿且实用的内容力求为大家带来更系统、更实战、更落地的大模型学习体验。希望这份系统、实用的大模型学习路径能够帮助你从零入门进阶到实战真正掌握AI时代的核心技能01教学内容从零到精通完整闭环【基础理论 →RAG开发 → Agent设计 → 模型微调与私有化部署调→热门技术】5大模块内容比传统教材更贴近企业实战大量真实项目案例带你亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌02适学人群应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。vx扫描下方二维码即可本教程比较珍贵仅限大家自行学习不要传播更严禁商用03入门到进阶学习路线图大模型学习路线图整体分为5个大的阶段04视频和书籍PDF合集从0到掌握主流大模型技术视频教程涵盖模型训练、微调、RAG、LangChain、Agent开发等实战方向新手必备的大模型学习PDF书单来了全是硬核知识帮你少走弯路不吹牛真有用05行业报告白皮书合集收集70报告与白皮书了解行业最新动态0690份面试题/经验AI大模型岗位面试经验总结谁学技术不是为了赚$呢找个好的岗位很重要07 deepseek部署包技巧大全由于篇幅有限只展示部分资料并且还在持续更新中…真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发