如何快速上手GraphRAG-Local-UI10分钟搭建你的第一个知识图谱【免费下载链接】GraphRAG-Local-UIGraphRAG using Local LLMs - Features robust API and multiple apps for Indexing/Prompt Tuning/Query/Chat/Visualizing/Etc. This is meant to be the ultimate GraphRAG/KG local LLM app.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gr/GraphRAG-Local-UIGraphRAG-Local-UI是一款基于本地大语言模型的知识图谱构建工具它提供了强大的API和多个应用程序支持索引、提示词调优、查询、聊天和可视化等功能。本文将带你快速掌握GraphRAG-Local-UI的使用方法在10分钟内搭建起你的第一个知识图谱。准备工作环境搭建1. 克隆项目代码库首先你需要将项目代码克隆到本地。打开终端执行以下命令git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/gr/GraphRAG-Local-UI2. 安装依赖进入项目目录安装所需的依赖包cd GraphRAG-Local-UI pip install -r requirements.txtrequirements.txt文件中包含了项目所需的主要依赖如gradio、fastapi、uvicorn等。配置设置轻松上手1. 复制配置文件项目提供了一个示例配置文件settings-example.yaml你需要将其复制为settings.yamlcp settings-example.yaml settings.yaml2. 关键配置项说明打开settings.yaml文件你需要关注以下几个关键配置项llm部分设置本地大语言模型的相关参数如model、api_base等embeddings部分配置嵌入模型的参数input部分设置输入文件的类型和路径storage部分指定输出文件的存储路径例如你可以将llm.model设置为你本地运行的模型如mistral-nemo:12b-instruct-2407-fp16并将api_base设置为本地模型的地址。启动应用直观的用户界面完成配置后你可以启动GraphRAG-Local-UI应用python app.py启动成功后打开浏览器访问本地地址你将看到GraphRAG-Local-UI的用户界面。这个界面提供了直观的操作方式包括数据上传、索引管理、查询等功能。构建知识图谱简单三步1. 准备数据将你的文本数据文件放入项目的input目录下。GraphRAG-Local-UI支持多种文本格式如txt、csv等。2. 运行索引在用户界面中点击Run Indexing按钮开始构建知识图谱。系统将自动处理你的数据提取实体和关系。3. 查看结果构建完成后你可以在界面中查看生成的知识图谱。GraphRAG-Local-UI提供了直观的可视化功能帮助你理解数据中的实体关系。高级功能探索更多可能性GraphRAG-Local-UI还提供了许多高级功能如提示词调优通过prompts/目录下的文件自定义提示词自定义工作流在examples/目录中提供了多种工作流示例API访问通过api.py文件提供的接口你可以将GraphRAG-Local-UI集成到其他应用中总结通过本文的介绍你已经了解了如何快速上手GraphRAG-Local-UI从环境搭建到构建知识图谱的全过程。这款工具的强大之处在于它能够利用本地大语言模型保护你的数据隐私同时提供直观的用户界面和丰富的功能。现在你可以开始探索GraphRAG-Local-UI的更多功能构建属于你自己的知识图谱了【免费下载链接】GraphRAG-Local-UIGraphRAG using Local LLMs - Features robust API and multiple apps for Indexing/Prompt Tuning/Query/Chat/Visualizing/Etc. This is meant to be the ultimate GraphRAG/KG local LLM app.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gr/GraphRAG-Local-UI创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考