graphrag light

luz grafica

Bienvenido a Graphrag-Light. Una implementación de Graphrag nativa de GCP y fácil de iniciar.

Pasos de instalación

1. Ejecute en la terminal para crear un venv de Python:

 python3 -m venv .venv-graphrag-lite 

2. Graphrag-lite utiliza Graph2nosql, una interfaz Python simple para almacenar y administrar gráficos de conocimiento en la base de datos NoSQL de su elección ( no se necesita GraphDB, ¡escuchó correctamente!).

Agregue graph2nosql a la carpeta de su proyecto para la instalación local. No hay distribución de pips disponible (todavía).

 git clone https://github.com/jakobap/graph2nosql.git

3. Instalar dependencias de Graphrag-lite

 pip install -r ./graphrag_lite/requirements.txt

4. Este repositorio implementa Graphrag como arquitectura paralelizada en GCP. Gran parte de los pasos de indexación y consulta son procesados ​​por dos microservicios sin estado. Estos se definen en stateless-comm-reporter y stateless-context-processor . Ambos directorios contienen Makefiles para automatizar la compilación y la implementación.

Para implementar:

• Genere una o varias claves de cuenta de servicio y colóquelas en stateless-comm-reporter y stateless-context-processor .
• Configure un archivo .env con las siguientes variables de entorno y colóquelo en stateless-comm-reporter y stateless-context-processor :

 GCP_CREDENTIAL_FILE=""
GCP_PROJECT_ID=""
GCP_PROJECT_NUMBER =""
GCP_REGION =""
GCP_MULTIREGION = ""
DOCUMENT_AI_PROCESSOR_ID =""
DOCUMENT_AI_PROCESSOR_VERSION = ""
LANGFUSE_SECRET_KEY = 
LANGFUSE_PUBLIC_KEY = 
LANGFUSE_HOST=
FIRESTORE_DB_ID=""
NODE_COLL_ID=""
COMM_COLL_ID=""
EDGES_COLL_ID=""
SCHEDULER_PUBSUB_ID=""
COMMUNITY_WL_PUBSUB=""
QUERY_FS_DB_ID=""
QUERY_FS_INT__RESPONSE_COLL=""
RAW_PDFS_BUCKET_NAME=""

• Correr

 make all