实操演练本地部署graphRAG

python安装

要12的，不要下载13的
否则下面pip install graphrag时就报错了。搞了2天！

pycharm新建项目

下载graphrag 1.2.0版本

另外不要1.0.0，建索引的过程报错，大坑。
在终端里输入 pip install graphrag==1.2.0
不要下载最新的2.0.0+的，因为后续我们是要基于graphRAG-api这个来封装出一个url。这个目前只能兼容到1.2.0。

创建目录ragtest

然后在其下创建子目录input
拷贝一些md文件到这个input文件夹，这些md文件就是你的私人的知识库里的文件了

初始化

graphrag init --root ./ragtest

修改配置文件

修改.evn文件，注意调整成自己的key

GRAPHRAG_API_KEY=sk-XXX

修改setting.yaml

llm:
  api_key: ${GRAPHRAG_API_KEY} # set this in the generated .env file
  type: openai_chat # or azure_openai_chat
  model: deepseek-v3
  model_supports_json: true # recommended if this is available for your model.
  api_base: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1

以上发现还是不能使用model: qwen-max-2025-01-25，要改为：model: deepseek-v3。否则一直出现json格式的问题。可能前者不够智能？

embeddings:
  async_mode: threaded # or asyncio
  vector_store: 
    type: lancedb
    db_uri: 'output\lancedb'
    container_name: default
    overwrite: true
  llm:
    api_key: ${GRAPHRAG_API_KEY}
    type: openai_embedding # or azure_openai_embedding
    model: text-embedding-v3
    api_base: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
  batch_size: 9  # 设置批量大小为 10

注意 batch_size 和llm平级。否则后续会报错

input:
  type: file # or blob
  file_type: text # or csv
  base_dir: "input"
  file_encoding: utf-8
  file_pattern: ".*\\.md$"

腾讯的接口里没有text-embedding-v3，换成了阿里的

中文化处理

索引和回答输出的是中文的话，需要修改提示词里的一些内容

# Language Instruction
Generate the entire report in chinese.

Please provide the comprehensive summary in Chinese.

改成了这行：Return output as a well-formed JSON-formatted string with the following format,but don't output in markdown format, the output string should be directly usable by json.load():

github上面解决：[Bug]: <title>Error generating community report.TypeError: Object of type ModelMetaclass is not JSON serializable #1715

建立索引

graphrag index --root ./ragtest

查询测试

graphrag query --root ./ragtest --method global --query "fastadmin表格如何在操作列里新增一个新的按钮"

完整的setting.yaml配置如下