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深入 GraphRAG:構(gòu)建更強(qiáng)大的知識(shí)增強(qiáng)問(wèn)答系統(tǒng)的六大開(kāi)源項(xiàng)目

人工智能 開(kāi)源
有讀者詢問(wèn)我是否有相關(guān)的開(kāi)源項(xiàng)目推薦,我整理了下,目前有6個(gè)關(guān)注比較高的圖RAG項(xiàng)目,大家可以關(guān)注學(xué)習(xí)一下。

前幾天我分享了一篇文章知識(shí)圖譜+向量數(shù)據(jù)庫(kù):打造更智能的RAG系統(tǒng),介紹了如何把知識(shí)圖譜和RAG系統(tǒng)相結(jié)合,來(lái)提升檢索內(nèi)容的準(zhǔn)確性。然后有讀者詢問(wèn)我是否有相關(guān)的開(kāi)源項(xiàng)目推薦,我整理了下,目前有6個(gè)關(guān)注比較高的圖RAG項(xiàng)目,大家可以關(guān)注學(xué)習(xí)一下。

Microsoft GraphRAG

微軟官方發(fā)布的 GraphRAG 是一個(gè)構(gòu)建在 LLM 與圖機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)合基礎(chǔ)上的檢索增強(qiáng)生成系統(tǒng)。它能夠從私有文檔中自動(dòng)構(gòu)建知識(shí)圖譜,在查詢時(shí)借助圖結(jié)構(gòu)進(jìn)行多跳推理,提升復(fù)雜問(wèn)答表現(xiàn)。

它支持圖結(jié)構(gòu)推理和鏈?zhǔn)蕉噍啿樵儯峁┩暾亩说蕉藬?shù)據(jù)管道,并兼容 Azure 等企業(yè)級(jí)部署。該項(xiàng)目通過(guò) GitHub 地址(microsoft/graphrag)提供,適用于企業(yè)內(nèi)部文檔問(wèn)答、復(fù)雜信息抽取以及語(yǔ)義搜索等場(chǎng)景,幫助用戶高效處理和分析海量數(shù)據(jù)。

Nano-GraphRAG

Nano-GraphRAG 是一個(gè)專注于簡(jiǎn)化的 GraphRAG 實(shí)現(xiàn),代碼量?jī)H約 1100 行,卻保留了核心能力,并兼容多種本地/云模型。

Nano-GraphRAG架構(gòu)精簡(jiǎn),支持異步處理,同時(shí)默認(rèn)集成向量庫(kù)Faiss,圖數(shù)據(jù)庫(kù)Neo4j以及大模型調(diào)用工具Ollama。有全局和局部?jī)煞N查詢方式,支持增量更新、定制模板。

相對(duì)來(lái)說(shuō),因?yàn)镹ano-GraphRAG代碼更少,部署簡(jiǎn)單,因此更適合本地知識(shí)圖構(gòu)建以及用于輕量級(jí)語(yǔ)義問(wèn)答服務(wù)。

DIGIMON

由 JayLZhou 等人開(kāi)發(fā)的 DIGIMON(又名 GraphRAG)是一個(gè)用于研究 GraphRAG 多種算法效果的平臺(tái),特別適合學(xué)術(shù)研究者和算法團(tuán)隊(duì)。

DIGIMON支持實(shí)現(xiàn)多種變種(如 LGraphRAG、HippoRAG 等),通過(guò) YAML 配置實(shí)現(xiàn)快速策略切換,并附帶評(píng)估腳本與數(shù)據(jù)集,同時(shí)兼容本地及 OpenAI 模型。該項(xiàng)目更適用于圖譜問(wèn)答算法研究以及多跳 QA 效果評(píng)估等場(chǎng)景。

圖片

Fast GraphRAG

Fast GraphRAG 由 CircleMind AI 發(fā)布,主打高性能和高可解釋性,在保持查詢準(zhǔn)確度的同時(shí),顯著降低計(jì)算開(kāi)銷。

fast-graphrag 項(xiàng)目支持 PageRank 式圖遍歷搜索、增量更新與自動(dòng)圖精煉、異步推理以及類型安全等亮點(diǎn)特性,在官方文檔說(shuō)明中,表示其可節(jié)省約 6 倍推理成本。該項(xiàng)目更適用于需要高性價(jià)比和低延遲知識(shí)問(wèn)答系統(tǒng)的企業(yè)部署。

LightRAG

LightRAG 由香港大學(xué)開(kāi)發(fā),是一個(gè)帶有圖譜可視化界面的 RAG 系統(tǒng),支持多種文件類型的解析,適合教學(xué)、演示及快速開(kāi)發(fā)。

LightRAG 項(xiàng)目支持文檔上傳、實(shí)體識(shí)別、圖譜構(gòu)建、可視化查詢路徑、多格式導(dǎo)出,并集成 Ollama、本地模型與圖數(shù)據(jù)庫(kù),提供 Web 前端和 RAG 對(duì)話接口。該項(xiàng)目更適用于教育、知識(shí)展示以及通用 RAG 服務(wù)化部署等場(chǎng)景。

圖片

HuixiangDou2

由華師大團(tuán)隊(duì)推出的 HuixiangDou2(又名 ROGRAG)專注于多輪問(wèn)答場(chǎng)景中的知識(shí)增強(qiáng),支持雙層檢索策略,強(qiáng)調(diào)中文能力與魯棒性。

HuixiangDou2 項(xiàng)目支持 Group Chat 場(chǎng)景、文檔層與圖譜層雙重檢索增強(qiáng),默認(rèn)支持中文 (zh_cn) 接口,并適配客服和技術(shù)支持類問(wèn)答系統(tǒng)。該項(xiàng)目更適用于中文環(huán)境下的客服系統(tǒng)和智能助手等場(chǎng)景。

最后再總結(jié)一波,對(duì)于工業(yè)級(jí)企業(yè)部署,建議使用Microsoft GraphRAG和Fast GraphRAG;對(duì)于輕量級(jí)或本地測(cè)試,推薦Nano-GraphRAG 和LightRAG;針對(duì)圖譜問(wèn)答研究,選擇DIGIMON;對(duì)于中文多輪問(wèn)答,推薦HuixiangDou2(ROGRAG)。這些項(xiàng)目可根據(jù)具體場(chǎng)景進(jìn)行選擇,以優(yōu)化知識(shí)圖譜和問(wèn)答系統(tǒng)的性能。

寫(xiě)在最后

2025年的今天,AI創(chuàng)新已經(jīng)噴井,幾乎每天都有新的技術(shù)出現(xiàn)。作為親歷三次AI浪潮的技術(shù)人,我堅(jiān)信AI不是替代人類,而是讓我們從重復(fù)工作中解放出來(lái),專注于更有創(chuàng)造性的事情,關(guān)注我們公眾號(hào)口袋大數(shù)據(jù),一起探索大模型落地的無(wú)限可能!

責(zé)任編輯:龐桂玉 來(lái)源: 口袋大數(shù)據(jù)
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