graphrag light

Graphrag-Light

Добро пожаловать в Graphrag-Light. Простая в запуске, собственная реализация GCP, Graphrag.

Этапы установки

1. Запустите терминал, чтобы создать venv Python:

 python3 -m venv .venv-graphrag-lite 

2. Graphrag-lite использует граф2nosql, простой интерфейс Python для хранения и управления графами знаний в выбранной вами базе данных NoSQL (графическая база данных не требуется, вы правильно поняли!).

Добавьте Graph2nosql в папку вашего проекта для локальной установки. Распространение пипов недоступно (пока).

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

3. Установите зависимости Graphrag-lite

 pip install -r ./graphrag_lite/requirements.txt

4. В этом репозитории Graphrag реализуется как парализованная архитектура на GCP. Большая часть шагов индексирования и запросов обрабатывается двумя микросервисами без сохранения состояния. Они определены в stateless-comm-reporter и stateless-context-processor . Оба каталога содержат файлы Makefile для автоматизации сборки и развертывания.

Чтобы развернуть:

• Создайте один или несколько ключей учетной записи службы и поместите их в stateless-comm-reporter и stateless-context-processor .
• Настройте файл .env со следующими переменными среды и поместите его в stateless-comm-reporter и 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=""

• Бегать

 make all