导读：
如何提升 RAG 的效果？如何把 NebulaGraph 和大模型相结合？我们将用五期「星云实验室」，手把手教大家围绕知识图谱+GraphRAG, 从 0 到 1 搭建一款垂直领域 AI 应用。
重点速览：
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搭建 AI 环境
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部署 NebulaGraph 图数据库
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本文首发于 「NebulaGraph 技术社区」，更多产品资讯请访问「NebulaGraph 官网」
一、背景
“怎样提升 RAG 的效果？”、“为什么我做的 RAG 那么差？”、“检索不全啊，答非所问，怎么办？”......
从前端查询，到最后大模型的回答，其中的整个链路，充满变数与选择，传统意义的 RAG 非常容易做出来，但是能交付的，非常考究设计，而知识图谱便是重要一环。
知识图谱可以在一定程度上增强 RAG ：
（一）找到的就是相关的
相似，不等于相关，比如我们做医疗 RAG 项目，心绞痛 ≠ 胆绞痛，二者虽有 2 个字相同，但是两个名词是完全不同概念。通过知识图谱查到的信息，找到的索引，它背后会通过相关的边，连接在一起。给大模型参照的信息中，还连带上多个节点形成的背景。
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（二）提升巨量数据检索性能
面对巨量的数据，大概到千万 tokens，系统陷入困惑，性能开始下降。因为相似的 tokens 太多了，无法定位到文本块，当然，通过多种的处理策略：文本块标签、查询扩写编排等手段可以解决问题，但做过的朋友就知道，这有多烦 Orz
知识图谱在数据处理层面，每个命中的节点背后，跟的是对应的问题，甚至你可以通俗理解：知识图谱是一个大文本块的节点集合，是相关的，所以才准。
二、搭建开发环境
推荐搭建环境
操作系统：Linux
实操环境：miniconda/jupyter/docker
cuda 版本：12.2及以上
PyTorch：2.3
开发语言：Python 3.10 及以上
知识图谱：NebulaGraph
RAG 框架：LlamaIndex 或 LangChain
本地大模型：Qwen2-7B（高并发 VLLM 部署，灵活自定义）
嵌入索引模型：text2vec-large-chinese
算力要求：无要求，3090*24G（完整体验）或 API 供应商
（一）搭建 AI 环境
建议第一次使用 Linux 系统的同学，选择 win11+Ubuntu24 桌面版双系统，因为它们的系统交互逻辑是相似的，即使是没有用过 Linux 的朋友，也可快速上手。下载 Ubuntu 24.04.1 LTS 版本，安装时选择同步安装显卡驱动，因为已经安装了最新的驱动，所以下载后直接安装 cuda 即可，是匹配的，下载链接⬇️
https://ubuntu.com/download/desktop
部分依赖库，只有 Linux 版本，如果你不打算用 Linux 系统，必须在 WSL 环境下才能跑完全程。
1. cuda 安装
因为系统已经自带英伟达最新驱动，所以 cuda 安装就方便了，如果你没有选择安装驱动，处理比较麻烦，建议新手重新安装系统。
进入系统后，打开终端，执行以下命令安装 cuda，每一行就是一个执行命令：
# 先看看gcc是否正常安装
gcc --version
# 没装的先安装gcc，或者版本太低，都可以通过这个安装
sudo apt install gcc
# 更新Ubuntu
sudo apt update && sudo apt upgrade
# 安装cuda
sudo apt install nvidia-cuda-toolkit
# 安装完后，重启系统
reboot
# 查看是否安装成功
nvcc --version
2. 安装 miniconda
这是一个环境管理工具，每一个环境都是独立的，避免了不同环境的依赖冲突问题。同时这也是学习 AI 必须要会的工具，如果你习惯其他环境管理工具，可以用自己熟悉的，如果是刚开始学，建议跟着我们来实操。
# 创建一个文件夹，稍后存放下载的安装文件
mkdir -p ~/miniconda3
# 下载miniconda
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -O ~/miniconda3/miniconda.sh
# 安装，需要一直点回车，看到输入yes/no时，输入yes，回车
bash ~/miniconda3/miniconda.sh -b -u -p ~/miniconda3
# 删除安装包
rm ~/miniconda3/miniconda.sh
3 安装 Python+PIP
推荐使用 Python3.11，至少 3.10 版本，便于后面 AI 环境的操作。
3.1 安装 Python 3.11
打开终端，依次执行
# 更新Ubuntu
sudo apt update && sudo apt upgrade
# 导入包含最新稳定版本的 Python 存储库
sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa -y
# 更新Ubuntu
sudo apt update
# 安装3.11
sudo apt install python3.11
# 查看是否成功
python3.11 --version
# 安装所有Python附加功能（可选）
sudo apt install python3.11-full
3.2 安装 PIP
我们下载许多库和包，都需要用 PIP 下载，到手后，也必须安装的，打开终端：
# 直接安装
sudo apt install python3-pip
# 如果安装不成功，手动安装
# 手动下载
wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
# 手动安装
python3 get-pip.py
# 升级一下版本
python3 -m pip install --upgrade pip
# 查看是否安装成功
pip --version
搞定以上，我们开始搭建知识图谱环境。
（二）部署 NebulaGraph
知识图谱是一种使用图结构的数据模型或拓扑来集成数据的知识库。三元组是知识图谱的基本数据单元，而 NebulaGraph 图数据库可通过存储三元组来高效地存储和查询复杂的图数据，从而实现知识图谱的搭建。
以下有三种 NebulaGraph 的部署方式，可根据实际情况进行选择。
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1. 学习-快速部署
docker 部署，主打快，0 代码部署，多平台支持，包含了 NebulaGraph 图数据库+ NebulaGraph Studio
下载地址⬇️
https://hub.docker.com/extensions/weygu/nebulagraph-dd-ext
本地点击 NebulaGraph Studio，即跳转到登录界面，填上本机 IP 即可登录，默认端口 9669，如未启用身份验证，填写默认用户名 root 和任意密码，如已启用，密码则为 nebula.
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2. 实践-单机部署
本系列教程推荐单机部署，同样条件下，有不错的性能同时，部署还相对简单。
2.1 使用 tar.gz 文件安装 NebulaGraph
请参考 NebulaGraph 3.8.0 官方文档⬇️
https://docs.nebula-graph.com.cn/3.8.0/4.deployment-and-installation/2.compile-and-install-nebula-graph/4.install-nebula-graph-from-tar/
2.2 使用 RPM 或 DEB 包安装 NebulaGraph
请参考 NebulaGraph 3.8.0 官方文档⬇️
https://docs.nebula-graph.com.cn/3.8.0/4.deployment-and-installation/2.compile-and-install-nebula-graph/2.install-nebula-graph-by-rpm-or-deb/
3. 生产-集群部署
3.1 硬件要求
既然到了生产需求，不得不说硬件要求，我们要生产使用，所以必须要有一定硬件：
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3.2 存储硬件
NebulaGraph 是针对 NVMe SSD 进行设计和实现的，所有默认参数都是基于 SSD 设备进行调优，要求极高的 IOPS 和极低的 Latency.
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不建议使用 HDD；因为其 IOPS 性能差，随机寻道延迟高。
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不要使用远端存储设备（如 NAS 或 SAN），不要外接基于 HDFS 或者 Ceph 的虚拟硬盘。
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不建议配置独立磁盘冗余阵列（RAID）。NebulaGraph 本身提供多副本机制，配置 RAID，会造成资源浪费
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使用本地 SSD 设备；或 AWS Provisioned IOPS SSD 或等价云产品。
以上，仅仅是知识图谱能应用于生产的基本要求，如果你还需要结合大模型来做生产，那这个硬件配置还需要往上走，所以，目前大模型的推理成本比较高，如果你没有确切的需求，建议先用 API 来测试，统计 tokens 吞吐数据，再规划算力平台。
3.3 使用 RPM/DEB 包部署 NebulaGraph 多机集群
请参考 NebulaGraph 3.8.0 官方文档⬇️
https://docs.nebula-graph.com.cn/3.8.0/4.deployment-and-installation/2.compile-and-install-nebula-graph/deploy-nebula-graph-cluster/
三、总结
本期「星云实验室」带领大家完成了 AI 环境的搭建和 NebulaGraph 的部署，下期我们将介绍如何在本地接入大模型和文本编码模型，并利用模型对现有文件生成知识图谱数据，并将知识图谱数据接入到 RAG 框架中提高回答准确性。
今天的“作业”完成了吗？欢迎在评论区“交作业”～
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