我要投稿

AI 新玩法：GraphRAG × Ollama 打造更聪明的智能体

发布日期：2025-09-14 18:53:20 浏览次数： 1543

作者：AI大模型观察站

微信搜一搜，关注“AI大模型观察站”

什么是GraphRAG？

GraphRAG（基于图的检索增强生成）就像是给你的AI装了一张知识地图，让它能自由导航。传统的AI系统，比如聊天机器人，通常靠简单搜索找答案。它们在文本堆里找关键词，有时候会漏掉整体的大局。GraphRAG通过将信息组织成一个知识图谱来改变这一现状——这是一个由节点（比如人、地点或事物）和它们之间的关系（比如“居住在”或“为某人工作”）构成的互联网络。

想象一个社交网络：GraphRAG不仅知道“Alice”和“Bob”存在，还知道Alice为Bob工作，而Bob在纽约经营一家公司。这种结构化的方法让AI能精准回答复杂问题，比如“Alice和纽约有什么联系？”

为什么GraphRAG特别？

• 处理复杂查询：它很擅长需要连接多条信息的复杂问题，比如“电动车如何影响空气质量和公共交通？”
• 减少错误：通过使用结构化数据，降低AI“胡编乱造”（即“hallucination”）的几率。
• 语境感知：它能理解事物之间的关系，而不仅是孤立的事实。

什么是Ollama？

Ollama是一个开源工具，让你能在自己的电脑上运行强大的AI模型（比如Llama、Mistral或Gemma）。这就像在你的笔记本电脑里装了个迷你超级计算机，不需要把数据发到云端。这对隐私、成本和控制来说可是个大事。

为什么将Ollama与GraphRAG结合使用？

• 隐私优先：你的数据留在本地，非常适合处理敏感信息。
• 成本效益高：无需为昂贵的云API（如OpenAI）付费。
• 可定制：你可以调整模型和设置以满足你的需求。
• 本地运行：即使在普通硬件上也能离线运行。

GraphRAG与Ollama如何协同工作？

GraphRAG将你的数据整理成一个知识图谱，而Ollama则为AI提供动力去理解和查询这个图谱。简单来说，工作流程是这样的：

1. 输入数据：你输入文本（比如文章、书籍或报告）。
2. 构建图谱：GraphRAG提取实体（比如“Elon Musk”“Tesla”）和关系（比如“Elon Musk创立了Tesla”），生成知识图谱。
3. 社区摘要：它将相关实体分组为“社区”（比如所有Tesla相关的信息），并进行摘要。
4. 用Ollama查询：当你提出问题时，Ollama的AI模型会搜索图谱，提取相关信息，并生成清晰的答案。

这就像有一个图书管理员（GraphRAG）把书整理成一个智能系统，还有一个天才助手（Ollama）帮你阅读并解释这些书。

子主题：深入探索

让我们深入了解GraphRAG和Ollama的关键点，必要时会附上示例和代码。

1. 构建知识图谱

知识图谱是GraphRAG的核心。它将杂乱的文本变成结构化的信息地图。比如，从一篇新闻文章中，它可能提取：

• 实体：“Apple”“Tim Cook”“iPhone”。
• 关系：“Tim Cook是Apple的CEO”“Apple生产iPhone”。

代码示例：提取实体和关系
以下是一个简化的Python示例，使用Ollama和NetworkX库创建知识图谱：

import ollama
import networkx as nx

# 示例文本
text = "Elon Musk是Tesla的CEO。Tesla在加州生产电动车。"
# 初始化图谱
G = nx.DiGraph()
# 使用Ollama提取实体和关系
response = ollama.chat(
    model="llama3",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "从文本中提取实体和关系。"},
        {"role": "user", "content": text}
    ]
)
# 模拟响应（实际中需要解析Ollama的输出）
entities = ["Elon Musk", "Tesla", "California"]
relationships = [("Elon Musk", "是CEO", "Tesla"), ("Tesla", "在...生产汽车", "California")]
# 添加到图谱
for entity in entities:
    G.add_node(entity)
for rel in relationships:
    G.add_edge(rel[0], rel[2], relationship=rel[1])
print("节点:", G.nodes)
print("边:", G.edges(data=True))

输出：

节点: ['Elon Musk', 'Tesla', 'California']
边: [('Elon Musk', 'Tesla', {'relationship': '是CEO'}), ('Tesla', 'California', {'relationship': '在...生产汽车'})]

这会创建一个简单的图谱，供后续查询。在实际的GraphRAG设置中，LlamaIndex或Neo4j等工具会让这个过程更稳健。

2. 社区检测与摘要

GraphRAG使用算法（如hierarchical Leiden或Louvain）将相关实体分组为“社区”。比如，所有与“Tesla”相关的实体（Elon Musk、电动车、加州）形成一个社区，然后对每个社区进行摘要以加快查询速度。

为什么重要？

• 可扩展性：摘要减少了AI需要处理的数据量。
• 语境：摘要提供了高层次的概览，适合回答像“Tesla是干什么的？”这样的大问题。

3. 查询图谱

GraphRAG支持两种搜索方式：

• 全局搜索：通过社区摘要回答宏观问题（比如“这个数据集的主题是什么？”）。
• 局部搜索：聚焦于特定实体及其关系（比如“Tesla的CEO是谁？”）。

代码示例：使用Ollama查询
让我们用Ollama查询之前构建的图谱：

# 查询图谱
query = "Tesla的CEO是谁？"

# 使用Ollama处理查询
response = ollama.chat(
    model="llama3",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "根据此图谱回答问题：节点：Elon Musk, Tesla, California。边：Elon Musk -> 是CEO -> Tesla, Tesla -> 在...生产汽车 -> California。"},
        {"role": "user", "content": query}
    ]
)
print("答案:", response['message']['content'])

输出：

答案: Elon Musk是Tesla的CEO。

在完整的GraphRAG设置中，系统会自动搜索图谱并用Ollama生成自然语言答案。

4. 设置GraphRAG与Ollama

让我们来一步步设置一个本地的GraphRAG系统，结合Ollama，基于Microsoft的GraphRAG和社区适配版本。

步骤指南

1. 安装Ollama：
从Ollama官网下载。
拉取模型：ollama pull llama3 和嵌入模型：ollama pull nomic-embed-text。

2. 设置虚拟环境：

conda create -n graphrag-ollama python=3.10
conda activate graphrag-ollama

3. 安装GraphRAG：
```
pip install graphrag
```

4. 初始化项目：

mkdir ragtest
cd ragtest
python -m graphrag.index --init --root .

5. 配置设置：
编辑ragtest文件夹中的settings.yaml：

llm:
  api_base: http://localhost:11434/v1
  model: llama3
embeddings:
  llm:
    model: nomic-embed-text
    api_base: http://localhost:11434/api

6. 添加输入数据：
在ragtest/input文件夹中放入一个文本文件（比如book.txt）。例如：
```
curl https://www.gutenberg.org/cache/epub/24022/pg24022.txt > ./ragtest/input/book.txt
```
7. 运行管道：
```
python -m graphrag.index --root .
```

8. 查询图谱：

python -m graphrag.query --root . --method global --query "主要主题是什么？"

这就搭建了一个由Ollama驱动的本地GraphRAG系统，可以根据你的数据回答问题。

5. 挑战与局限性

尽管GraphRAG和Ollama很强大，但也有些难点：

• 资源密集：构建图谱可能很慢且耗内存，尤其是大数据集。
• 提示调整：要获得最佳结果需要精细调整提示词，挺麻烦。
• 模型限制：像Llama 3.1 8B这样的小型模型在处理复杂图谱时可能不如大型云模型。
• 设置复杂：配置GraphRAG和Ollama需要手动调整，比如编辑配置文件。

解决方法：

• 使用LightRAG作为更快、更简单的GraphRAG替代品。
• 用GPU优化硬件以加速处理。
• 参考社区指南进行提示词调整。

6. GraphRAG与传统RAG的比较

传统RAG通过向量相似性搜索文本片段，适合简单问题，但有以下问题：

• 分散信息：无法连接多个来源中的信息。
• 宏观语境：无法回答需要总结的宏观问题。

GraphRAG的亮点在于：

• 使用关系连接信息。
• 摘要社区以提供更广的洞察。
• 通过结构化数据减少错误。

示例对比
问题：“Tesla如何影响环境？”

• 传统RAG：可能提取关于Tesla汽车和污染的无关片段，漏掉关联。
• GraphRAG：通过知识图谱连接Tesla的电动车与减少排放及生产影响，提供完整答案。

7. 现实世界的应用

GraphRAG与Ollama适合以下场景：

• 商业智能：分析报告，找到隐藏联系（比如市场趋势）。
• 研究：总结学术论文或连接跨学科发现。
• 隐私敏感工作：本地处理敏感数据，如医疗记录或法律文件。
• 教育：为学生创建知识图谱，探索历史或科学等话题。

案例研究：新闻分析
想象分析50篇关于气候变化的新闻文章。GraphRAG与Ollama可以：

• 构建实体图谱（比如“CO2”“可再生能源”）和关系（比如“CO2导致全球变暖”）。
• 总结社区（比如“可再生能源解决方案”）。
• 回答问题，比如“气候变化的主要原因是什么？”，提供清晰且关联的洞察。

8. 可视化图谱

可视化知识图谱能帮助你看到信息间的联系。可以用Gephi或NetworkX脚本渲染图谱。

代码示例：用NetworkX可视化

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设G是之前的图谱
pos = nx.spring_layout(G)
nx.draw(G, pos, with_labels=True, node_color='lightblue', node_size=500, font_size=10)
edge_labels = nx.get_edge_attributes(G, 'relationship')
nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels=edge_labels)
plt.show()