💡 GraphRAG-Local-UI简介
GraphRAG-Local-UI是一个基于Microsoft的GraphRAG项目改编而来的开源系统，旨在支持本地模型并提供全面的交互式用户界面生态系统。它利用本地语言模型和嵌入模型，为用户提供了一个强大而灵活的知识图谱查询平台。
🌟 主要特性
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API中心架构：基于FastAPI的强大服务器（
api.py）作为GraphRAG操作的核心。 -
专用索引和提示调优UI：单独的基于Gradio的界面（
index_app.py）用于管理索引和提示调优过程。 -
本地模型支持：支持使用本地模型进行LLM和嵌入，包括与Ollama和OpenAI兼容API的兼容性。
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成本效益：通过使用自己的本地模型，消除了对昂贵的基于云的模型的依赖。
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交互式UI：用户友好的界面，用于管理数据、运行查询和可视化结果（主应用程序）。
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实时图形可视化：使用Plotly在2D或3D中可视化您的知识图谱（主应用程序）。
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文件管理：直接从UI上传、查看、编辑和删除输入文件。
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设置管理：通过UI轻松更新和管理GraphRAG设置。
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输出探索：浏览和查看索引输出和工件。
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日志记录：实时日志记录，以便更好地调试和监控。
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灵活查询：支持全局、本地和直接聊天查询，具有可自定义的参数（主应用程序）。
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可定制可视化：调整图形布局、节点大小、颜色等以满足您的偏好（主应用程序）。
🚀 安装和设置
要设置和运行GraphRAG-Local-UI生态系统，请按照以下步骤操作：
- 创建并激活新的conda环境：
conda create -n graphrag-local -y
conda activate graphrag-local
- 安装所需的包：
首先安装此存储库中的GraphRAG目录（包含Microsoft存储库中不存在的更改）：
pip install -e ./graphrag
然后安装其余的依赖项：
pip install -r requirements.txt
- 启动API服务器：
python api.py --host 0.0.0.0 --port 8012 --reload
- 如果使用Ollama进行嵌入，请启动嵌入代理：
python embedding_proxy.py --port 11435 --host http://localhost:11434
注意：有关使用Ollama嵌入与GraphRAG的详细说明，请参阅EMBEDDING_PROXY_README.md文件。
- 启动索引和提示调优UI：
python index_app.py
- 启动主交互式UI（旧版应用程序）：
gradio app.py
或
python app.py
- 访问UI：
- 索引和提示调优UI：在Web浏览器中导航到
http://localhost:7861 - 主UI（旧版）：在Web浏览器中导航到
http://localhost:7860
📊 GraphRAG-Local-UI工作流程
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创建索引目录：首先创建所需的目录结构以存储输入数据和索引结果。
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添加示例数据：可以选择添加示例数据或自己的.txt文件到输入目录中。
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初始化索引文件夹：运行命令以初始化./indexing文件夹。
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配置设置：移动预配置的
settings.yaml文件到索引目录。 -
自定义：可以通过修改环境变量来自定义设置。
🖥️ GraphRAG应用程序生态系统
GraphRAG-Local-UI生态系统由三个主要组件组成，每个组件在知识图谱创建和查询过程中都有特定的用途：
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核心API（
api.py）：作为GraphRAG系统的骨干，提供所有核心操作的强大FastAPI服务器。 -
索引和提示调优UI（
index_app.py）：提供用户友好的Gradio界面来管理索引和提示调优过程。 -
主交互式UI（旧版应用程序）（
app.py）：pre-existing主应用程序，正在逐步淘汰但仍提供有用的功能。
🔍 未来发展方向
GraphRAG-Local-UI项目正在不断发展中，未来计划包括：
- 开发专用的查询/聊天UI，与API交互
- 为更轻松部署创建Dockerfile
- 启动自己的GraphRAG API服务器，以便在外部应用程序中使用
- 实验性功能：混合代理用于知识图谱的索引/查询
- 支持更多文件格式（CSV、PDF等）
- Web搜索/抓取功能
- 高级图分析工具
- 与流行的知识管理工具集成
- 团队知识图谱构建的协作功能
📚 结语
GraphRAG-Local-UI为用户提供了一个强大而灵活的本地化知识图谱查询系统。通过结合本地语言模型、交互式UI和丰富的功能，它为知识管理和信息检索开辟了新的可能性。无论您是研究人员、开发人员还是企业用户，GraphRAG-Local-UI都能为您的知识图谱项目带来价值。我们期待看到社区如何利用这个工具，并欢迎您的贡献和反馈，以使GraphRAG-Local-UI成为更加强大和用户友好的解决方案。
