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项目描述
GraphRAG
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概述
GraphRAG 项目是一个数据管道和转换套件，旨在利用大型语言模型（LLMs）的力量从非结构化文本中提取有意义的结构化数据。
要了解更多关于 GraphRAG 以及它如何增强您的 LLM 对私有数据进行推理的能力，请访问微软研究博客文章。
快速入门
要开始使用 GraphRAG 系统，我们建议尝试解决方案加速器包。它提供了使用 Azure 资源的用户友好的端到端体验。
仓库指南
本仓库展示了使用知识图谱内存结构来增强 LLM 输出的方法。请注意，提供的代码仅作为演示，并非官方支持的微软产品。
⚠️ 警告：GraphRAG 索引可能是一项昂贵的操作，请仔细阅读所有文档以了解过程和涉及的成本，并从小规模开始。
深入研究
- 有关我们的贡献指南，请参阅CONTRIBUTING.md
- 要开始开发 GraphRAG，请参阅DEVELOPING.md
- 加入讨论并在GitHub 讨论标签中提供反馈！
提示调整
直接使用 GraphRAG 与您的数据可能不会产生最佳结果。我们强烈建议您根据文档中的提示调整指南进行微调。
负责任的人工智能常见问题解答
- 什么是 GraphRAG？
- GraphRAG 能做什么？
- GraphRAG 的预期用途是什么？
- GraphRAG 是如何评估的？使用哪些指标来衡量性能？
- GraphRAG 的局限性是什么？用户如何在使用系统时最小化 GraphRAG 的局限性带来的影响？
- 哪些操作因素和设置允许有效且负责任地使用 GraphRAG？
商标
本项目可能包含项目、产品或服务的商标或徽标。微软商标或徽标的授权使用受微软商标和品牌指南的约束，并必须遵守。在此项目的修改版本中使用微软商标或徽标不得造成混淆或暗示微软的赞助。任何使用第三方商标或徽标的行为均受那些第三方政策的约束。
隐私
下载文件
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源代码分发
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构建分发
graphrag-0.3.6-py3-none-any.whl (389.2 kB 查看哈希值)
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graphrag-0.3.6.tar.gz的哈希值
| 算法 | 哈希摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | a617209f02dadc7b6433e1087fb25365b97322cdd9c1b91f2b5fbb8097839aa7 |
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| MD5 | 2176dc30a19ef36c3b676f6731a833e0 |
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| BLAKE2b-256 | 9d7dd8d41d45c0ba704f9601d3407f054e6173a827b8698019d650a103bde842 |
关闭
graphrag-0.3.6-py3-none-any.whl的哈希值
| 算法 | 哈希摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | 2d55496a158fdae993ec62583fc107b1be0ccdcf25ae35601afb0e8eb34c0af4 |
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| MD5 | d0fd8a3262280044018613fac01dff6b |
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| BLAKE2b-256 | 9bb92608b3e7fac0cd8f86477497c7d757f9ff5b9f338f3cd9068770a4e5637d |