graphrag light

그래그라이트

graphrag-light에 오신 것을 환영합니다. 시작하기 쉬운 GCP 기본 Graphrag 구현입니다.

설치 단계

1. Python venv를 생성하려면 터미널에서 실행하세요.

 python3 -m venv .venv-graphrag-lite 

2. graphrag-lite는 간단한 Python 인터페이스인 graph2nosql을 사용하여 선택한 NoSQL DB에 지식 그래프를 저장하고 관리합니다(graphdb는 필요하지 않습니다 . 올바르게 들으셨습니다!).

로컬 설치를 위해 프로젝트 폴더에 graph2nosql을 추가하세요. (아직) pip 배포가 가능하지 않습니다.

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

3. graphrag-lite 종속성 설치

 pip install -r ./graphrag_lite/requirements.txt

4. 이 저장소는 GCP에서 병렬화된 아키텍처로 graphrag를 구현합니다. 인덱싱 및 쿼리 단계의 대부분은 두 개의 상태 비저장 마이크로서비스에 의해 처리됩니다. 이는 stateless-comm-reporter 및 stateless-context-processor 에 정의되어 있습니다. 두 디렉터리 모두 빌드 및 배포를 자동화하는 Makefile을 포함합니다.

배포하려면 다음을 수행하세요.

• 하나 이상의 서비스 계정 키를 생성하고 이를 stateless-comm-reporter 및 stateless-context-processor 에 배치합니다.
• 다음 환경 변수를 사용하여 .env 파일을 설정하고 이를 stateless-comm-reporter 및 stateless-context-processor 에 배치합니다.

 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=""

• 달리다

 make all