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在我之前的博客:本地部署graphGAG_graphrag 本地部署-CSDN博客中,我完成到了初始化GraphRAG这里,之后的大模型Api没有调用,本文记录了整个GraphRAG+ollama+Lmstudio实操完整详细流程。包括完整的GraphRAG的操作,ollama的端口获取、Lmstudio完整的模型下载和Api获取。小白学习,可供大家参考。
GraphRAG的两个主要阶段:
构建图索引:
实体知识图谱:从源文档中提取重要的元素,如人物、地点、事件等,这些被称为“实体”。这些实体通过它们之间的关系(例如,“工作于”或“位于”)连接起来,形成一个网络或图。
图的其他元素:除了实体和关系,图还包括附加信息,如“声明”(即关于实体的陈述或属性),这有助于更好地理解和分类实体。
预生成社区摘要:
社区检测:使用算法(如Leiden算法)分析图,找出紧密相关的实体群体。这些群体被称为“社区”,在这里,社区意味着一组相互紧密联系的实体和信息。
生成社区摘要:每个社区的信息被提取并总结,这一步骤是自动完成的,利用大型语言模型来生成每个社区的摘要或概述。
查询处理:
当提出一个查询(即一个问题或信息需求)时,系统不仅查找与这个查询直接相关的单个实体,而是在与查询相关的各个社区上运行,汇总所有相关社区的信息,生成一个全面的、针对该查询的“全局答案”。
GraphRAG 通过创建一个从文档中派生的、结构化的信息图,自动组织和总结这些信息,然后在需要时提供详尽的、上下文丰富的回答。
我是下载的源码而不是安装的python库。也就是下述链接的第一个方法
微软开源GraphRAG的使用教程(最全,非常详细)_graphrag 使用-CSDN博客
mkdir ./ragtest/input
注意txt的编码方式。curl https://www.xxx.com/xxx.txt > ./ragtes/tinput/book.txt
本地文件可以直接复制进input文件夹
poetry run poe index --init --root . /ragtes
具体怎么获取这些端口和模型名称可以参考后文ollama和lmstudio介绍
poetry run poe index --root . /ragtes
poetry run poe query --root ./ragtest --method global "本文主要讲了什么"
poetry run poe query --root ./ragtest --method local "请问大模型在1980年是什么阶段"
ollama+lmstudio
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安装
运行或者下载模型:ollama run gemma2 (模型名称)
-没有的模型需要gguf格式的文件(hugging face上可以下载)导入其他模型
怎么转换成gguf文件?:llama-cpp里有一个conver.pyt脚本可以转换。
ollama的端口:http://localhost:11434/v1(为什么是这个)
可以离线运行大语言模型、可以聊天、以openai兼容的格式提供接口。
因为ollama没办法提供嵌入模型的api接口。
下载之后先修改下载路径必须从models开始如下:
然后在加载模型时只选择到models就可以
下载之后搜索不到模型解决办法:
LM Studio语言大模型部署软件搜索语言模型报错“Error searching for models ‘Network error‘”解决办法 (chinasem.cn)
也可以去魔塔社区下载
本地服务api:
开始之后需要获取的信息:
在模型中调用lmstudio的模型主要是以下四个信息:
修改成如下
model信息来自于lmstudio文档:文本嵌入 |LM工作室 (lmstudio.ai)
其他模型其实可以从自己的文件路径中获取
以下是lmstudio的学习包括gguf等概念【AI虚拟伙伴】对接LM Studio本地大语言模型神器教程 低配畅玩LLM_哔哩哔哩_bilibili
下载魔塔社区的gguf文件然后这样保存就可以让lmstudio来加载该模型
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