基于 NebulaGraph ，构建属于你的 Graph RAG

自 2023 年 8 月 NebulaGraph 和 LlamaIndex 共同推出 Graph RAG 以来，凭借着 LLM（大语言模型) 和 RAG（检索增强生成） 的发展势头，在业界掀起了一场革命。通过本文，我们将向你介绍什么是 Graph RAG，为什么它具有革命性，以及如何构建你的Graph RAG，来利用数据的上下文与 NebulaGraph 回答复杂的多部分问题。

了解日益流行的 Graph RAG

Graph RAG 能够将知识图谱与大语言模型（LLM）结合使用，从而为搜索引擎提供更全面的上下文理解。由于其带来了更具成本效益、更智能且精确的搜索结果，这项技术已引起了广泛的关注。除了提供更准确的回答以建立用户信任外，Graph RAG 还克服了传统搜索增强技术的主要障碍：缺乏上下文理解和数据训练。因此，这些先进的检索增强技术有望扩展到各个行业，如医疗诊断辅助、内容创作和推荐、互动游戏以及知识图谱构建。

微软在由高级首席数据架构师 Jonathan Larson 和首席项目经理 Steven Truitt 撰写的博客文章《GraphRAG: Unlocking LLM Discovery on Narrative Private Data》中强调了 Graph RAG 的重要性。他们通过将 Graph RAG 与基线 RAG 系统进行对比，展示了 Graph RAG 的有效性，得出结论认为 Graph RAG 方法使LLM能够在图谱中找到支点，从而提供包含原始支持文本的更优答案。而基线 RAG 在处理需要跨数据集汇总信息以形成答案的查询时则显得力不从心。 NebulaGraph 数据库已经集成了 LlamaIndex 和 LangChain 等大语言模型（LLM）框架 ；你只需专注于 LLM 编排逻辑和管道设计，无需担心复杂的实现。你可以通过简单的四个步骤进行试用，检查 Graph RAG 是否如传言般出色，然后再进一步将其集成到应用程序或其他场景中。

注意：

由于 LlamaIndex 的快速发展，最近的重构/重大变更导致一些 Graph RAG 教程无法运行。本文提供了更新后的 Graph RAG 教程，以便你可以无误地进行操作。

我们在上游发布之前已经探索了许多内部方法。我们相信 LlamaIndex 中Graph + RAG 的基本概念值得探索，因此我们将原始的工作坊和笔记本放在参考章节中。

设置你的 NebulaGraph 集群

• 通过 Google Colab 中的 NebulaGraph Lite 启动 NebulaGraph 集群
• 使用 Docker 扩展部署集群
• 实例化一个 NebulaGraphStore

使用 NebulaGrpah 构建你的 Graph RAG

import os from llama_index.core import KnowledgeGraphIndex, SimpleDirectoryReader from llama_index.core import StorageContext from llama_index.graph_stores.nebula import NebulaGraphStore os.environ["NEBULA_USER"] = "root" os.environ["NEBULA_PASSWORD"] = "nebula" os.environ["NEBULA_ADDRESS"] = "127.0.0.1:9669" space_name = "paul_graham_essay" edge_types, rel_prop_names = ["relationship"], ["relationship"] # default, could be omit if create from an empty kg tags = ["entity"] # default, could be omit if create from an empty kg graph_store = NebulaGraphStore( space_name=space_name, edge_types=edge_types, rel_prop_names=rel_prop_names, tags=tags) storage_context = StorageContext.from_defaults(graph_store=graph_store) 

现在，随着你的 NebulaGraph 集群的设置，可以动手进行知识图谱构建部分。请确保在 Jupyter 环境中运行以下所有步骤。

依赖关系

Graph RAG 的实现需要以下依赖项：

pip install llama-index pip install llama-index-llms-ollama pip install llama-index-graph-stores-nebula pip install ipython-ngql pip install llama-index-embeddings-huggingface 

创建 LlamaIndex 知识图谱索引

KnowledgeGraphIndex 可从非结构化文本中自动构建知识图谱，也可基于实体的查询。在创建图 RAG 查询引擎之前，你需要设置 LlamaIndex 知识图谱索引。在这个示例中，我们将演示如何通过创建文档对象来从文本数据构建知识图谱，然后再创建索引。

from llama_index.core import ( VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader, KnowledgeGraphIndex, ) graph_store.query("SHOW HOSTS") Settings.chunk_size = 512 documents = SimpleDirectoryReader( "data" ).load_data() kg_index = KnowledgeGraphIndex.from_documents( documents, storage_context=storage_context, max_triplets_per_chunk=10, space_name=space_name, edge_types=edge_types, rel_prop_names=rel_prop_names, tags=tags, max_knowledge_sequence=15, ) 

创建一个朴素图 RAG 检索器

最后一步是创建 Graph RAG 检索器，在其基础上构建查询引擎，以便您可以使用自然语言问题进行查询。

from llama_index.core.query_engine import RetrieverQueryEngine from llama_index.core.retrievers import KnowledgeGraphRAGRetriever graph_rag_retriever = KnowledgeGraphRAGRetriever( storage_context=storage_context, verbose=True, ) query_engine = RetrieverQueryEngine.from_args( graph_rag_retriever, ) response = query_engine.query("What's the relationship between Bob and Alice") 

现在，您已经尝试了 Graph RAG，如果您想进一步了解如何通过 GraphStore 和 VectorStore 进行检索，您可以在此处找到更多演示示例：https://www.siwei.io/tutors/GraphRAG/101.html。

加入我们的 RAG 讨论并让我们知道您的 Graph RAG 在我们的Slack 频道中的进展情况。

参考：

• https://bit.ly/graph-rag-workshop
• https://siwei.io/graph-enabled-llama-index/kg_and_vector_RAG.html
• https://siwei.io/demo-dumps/graph-rag/GraphRAG.html