GraphRAG+Ollama，构建本地精准全局问答系统！_graphrag + ollama

01.引言

RAG 是目前大语言模型相关最知名的工具之一，从外部知识库中检索事实，以便为大型语言模型 (LLM) 提供最准确、最新的信息。但 RAG 并不完美，在更好的使用 RAG 方面仍存在许多挑战。例如当针对整个文本文档提出一个全局的问题时，RAG会失败，因为RAG本质是一个查询聚焦摘要任务，需要先基于index做检索，而且不是一个明确的检索全文任务。同时受限于大语言模型的上下文窗口限制，不可避免中间信息和关联信息丢失的问题。

为了解决这些问题，微软提出了Graph RAG方法，使用 LLM 在两个阶段构建基于图的文本索引：首先从源文档中推导出实体知识图，然后为所有密切相关的实体组预生成社区摘要。给定一个问题，每个社区摘要用于生成部分响应，然后对所有部分响应进行总结以提供最终响应。对于一类关于 100 万个标记范围的数据集的全局理解问题，Graph RAG证明了图 RAG 在生成答案的全面性和多样性方面相对于简单的 RAG 基线有了显着改进。

但是，Graph RAG使用大语言模型从源文件抽取图entity和总结，并建设图索引，对token的消耗非常大，小编给大家算了一笔账，如果使用GPT-4o，一篇5万字左右的文档，Graph RAG的示例代码构建图的文本索引消耗27万左右 tokens，单次问答消耗约1万tokens，做个测试预计消费2-4美元，这也太贵了！

02.最佳实践

为了让更多的人更加容易体验Graph RAG，本文在魔搭社区的免费Notebook算力中，体验使用本地模型+Ollama+GraphRAG。

参考项目：

https://github.com/TheAiSingularity/graphrag-local-ollama

代码解析

该项目主要修改了文件路径/graphrag-local-ollama/graphrag/llm/openai/openai_embeddings_llm.py文件，将embedding的调用方式从OpenAI格式改为Ollama格式，大家也可以clone官方代码做如下修改，或者使用如Text-embedding-inference之类的支持OpenAI embedding API格式的库。

class OpenAIEmbeddingsLLM(BaseLLM[EmbeddingInput, EmbeddingOutput]):`    `_client: OpenAIClientTypes`    `_configuration: OpenAIConfiguration``   `    `def __init__(self, client: OpenAIClientTypes, configuration: OpenAIConfiguration):`        `self._client = client`        `self._configuration = configuration``   `    `async def _execute_llm(`        `self, input: EmbeddingInput, **kwargs: Unpack[LLMInput]`    `) -> EmbeddingOutput | None:`        `args = {`            `"model": self._configuration.model,`            `**(kwargs.get("model_parameters") or {}),`        `}`        `embedding_list = []`        `for inp in input:`            `embedding = ollama.embeddings(model="nomic-embed-text", prompt=inp)`            `embedding_list.append(embedding["embedding"])`        `return embedding_list
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模型配置

安装Ollama

# 直接从modelscope下载ollama安装包``modelscope download --model=modelscope/ollama-linux --local_dir ./ollama-linux``# 运行ollama安装脚本``cd ollama-linux``sudo chmod 777 ./ollama-modelscope-install.sh``./ollama-modelscope-install.sh
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embedding模型使用Ollama自带的nomic-embed-text

ollama pull nomic-embed-text  #embedding
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LLM使用ModelScope的Mistral-7B-Instruct-v0.3

模型链接：

https://modelscope.cn/models/LLM-Research/Mistral-7B-Instruct-v0.3-GGUF

modelscope download --model=LLM-Research/Mistral-7B-Instruct-v0.3-GGUF --local_dir . Mistral-7B-Instruct-v0.3.fp16.gguf
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创建ModelFile

FROM /mnt/workspace/Mistral-7B-Instruct-v0.3.fp16.gguf``PARAMETER stop "[INST]"``PARAMETER stop "[/INST]"``   ``   ``TEMPLATE """{{- if .Messages }}``{{- range $index, $_ := .Messages }}``{{- if eq .Role "user" }}``{{- if and (eq (len (slice $.Messages $index)) 1) $.Tools }}[AVAILABLE_TOOLS] {{ $.Tools }}[/AVAILABLE_TOOLS]``{{- end }}[INST] {{ if and $.System (eq (len (slice $.Messages $index)) 1) }}{{ $.System }}``   ``{{ end }}{{ .Content }}[/INST]``{{- else if eq .Role "assistant" }}``{{- if .Content }} {{ .Content }}``{{- else if .ToolCalls }}[TOOL_CALLS] [``{{- range .ToolCalls }}{"name": "{{ .Function.Name }}", "arguments": {{ .Function.Arguments }}}``{{- end }}]``{{- end }}</s>``{{- else if eq .Role "tool" }}[TOOL_RESULTS] {"content": {{ .Content }}} [/TOOL_RESULTS]``{{- end }}``{{- end }}``{{- else }}[INST] {{ if .System }}{{ .System }}``   ``{{ end }}{{ .Prompt }}[/INST]``{{- end }} {{ .Response }}``{{- if .Response }}</s>``{{- end }}"""
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创建模型

ollama create mymistral --file ./ModelFile
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clone Graphrag（ollama版本）repo并安装

git clone https://github.com/TheAiSingularity/graphrag-local-ollama.git``cd graphrag-local-ollama/``pip install -e .
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创建输入文件夹

将实验数据复制保存在./ragtest中，也可以增加自己的数据，目前仅支持.txt格式

mkdir -p ./ragtest/input``cp input/* ./ragtest/input
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初始化

初始化ragtest文件夹，并存入配置文件

python -m graphrag.index --init --root ./ragtest``mv settings.yaml ./ragtest
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可以将配置文件中的模型文件和embedding模型按照需求做对应的修改，如：

运行索引并创建图：

这部分对LLM有蛮大的要求，如果LLM的输出json格式不稳定，创建图的过程将被中断，在过程中，我们也尝试了多个模型，mistral的json输出稳定性比较好。

python -m graphrag.index --root ./ragtest
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运行query，目前仅支持全局方式

python -m graphrag.query --root ./ragtest --method global "What is machinelearning?"
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同时，使用如下python代码，生成可视化的graphml文件

from pygraphml import GraphMLParser``   ``parser = GraphMLParser()``g = parser.parse("./graphrag-local-ollama/ragtest/output/***/artifacts/summarized_graph.graphml")``   ``g.show()
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如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】