graphrag light

图形拉格灯

欢迎来到 graphrag-light。一个易于启动的 GCP 原生 graphrag 实现。

安装步骤

1. 在终端中运行以创建 python venv：

 python3 -m venv .venv-graphrag-lite 

2. graphrag-lite 使用 graph2nosql，一个简单的 Python 接口来存储和管理您选择的 NoSQL DB 中的知识图（不需要graphdb，您没听错！）。

将 graph2nosql 添加到项目文件夹中以进行本地安装。尚无可用的点分配。

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

3. 安装 graphrag-lite 依赖项

 pip install -r ./graphrag_lite/requirements.txt

4. 该存储库将 graphrag 实现为 GCP 上的并行架构。大部分索引和查询步骤由两个无状态微服务处理。这些在stateless-comm-reporter和stateless-context-processor中定义。这两个目录都包含用于自动化构建和部署的 Makefile。

部署：

• 生成一个或多个服务帐户密钥并将其放入stateless-comm-reporter和stateless-context-processor中。
• 使用以下环境变量设置 .env 文件并将其放置在stateless-comm-reporter和stateless-context-processor中：

 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=""

• 跑步

 make all