GraphRAG Local with Ollama and Interactive UI

GraphRAG Local with Ollama and Interactive UI是微软GraphRAG项目的本地化版本，专门为支持Ollama本地模型并集成了新的交互式用户界面而改编。以下是对该项目及其使用场景的总结性介绍：

项目简介

• 本地模型支持：利用Ollama进行大规模语言模型（LLM）和嵌入操作。
• 成本效益：免除了对昂贵的OpenAI模型的依赖。
• 交互式用户界面：提供用户友好的界面，方便数据管理、查询运行和结果可视化。
• 实时图形可视化：使用Plotly实现3D知识图谱可视化。
• 文件管理：允许用户直接在UI中上传、查看、编辑和删除输入文件。
• 配置管理：通过UI轻松更新和管理GraphRAG配置。
• 输出浏览：浏览和查看索引输出和工件。
• 日志记录：实时日志记录便于调试和监控。

安装和设置步骤

1. 创建并激活新的conda环境：

   conda create -n graphrag-ollama -y
   conda activate graphrag-ollama
   

2. 安装Ollama： 按照Ollama官网提供的安装指南进行安装。

3. 安装所需的软件包：

   pip install -r requirements.txt
   

4. 启动交互式UI：

   gradio app.py
   

   或者

   python app.py
   

5. 使用UI：

   • 启动后，所有必要操作都可以通过界面完成，包括初始化项目、管理设置、上传文件、运行索引和执行查询。
   • UI提供了一种更流畅且用户友好的方式与GraphRAG进行交互，无需命令行操作。

定制化选项

• 用户可以通过修改settings.yaml文件的模型设置进行实验。LLM模型需要设置为如llama3、mistral、phi3等语言模型，而嵌入模型部分则需要设置为如mxbai-embed-large、nomic-embed-text等嵌入模型，这些都由Ollama提供。完整的模型列表可以在Ollama官网查找。

可视化功能

1. 运行数据索引。
2. 进入“Indexing Outputs”标签页。
3. 选择最新的输出文件夹并导航到GraphML文件。
4. 点击“Visualize Graph”按钮。

使用场景

1. 学术研究：适用于需要构建和可视化复杂知识图谱的研究。
2. 企业数据管理：企业可以使用这一工具来组织、管理和查询大量数据，满足业务智能需求。
3. 教育工具：可以用作教学的演示工具，帮助学生理解图结构和图数据库的概念。
4. 快速原型开发：对于开发人员和数据科学家来说，该工具提供了快速构建和测试图模型的便捷方式。

Citations:

• GraphRAG原始仓库由Microsoft提供: GraphRAG
• Ollama: Ollama