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使用GraphRAG提升信息检索相关性。
GraphRAG是传统RAG的升级版，通过索引和查询两大阶段，实现了信息的图结构化处理和社区检测技术，从而提升信息检索的上下文相关性。本文为大家详细介绍GraphRAG的设置和应用方法。
GraphRAG 是传统 RAG 的升级版，主要分为索引和查询两个阶段：
索引阶段：
查询阶段：
GraphRAG 的创新在于利用图结构化信息和社区检测技术，提升回答的上下文相关性，但其计算成本要高于传统 RAG，后者在成本效益上仍有优势。
conda create -n GraphRAG
conda activate GraphRAG
pip install graphrag
ragtest/input 文件夹。input 文件夹。python -m graphrag.index --init --root ./target
在 settings.yml 中设置 OpenAI API 密钥和模型配置。
python -m graphrag.index --init --root ./target
python -m graphrag.query --root ./target --method global "这个故事的主题是什么"
python -m graphrag.query --root ./target --method local "这个故事的主题是什么"
通过以上步骤，可设置并使用 GraphRAG 进行有效的信息检索。
测试结果显示，GraphRAG处理每本书的费用约为7美元，主要包括：
这些数据可作为评估GraphRAG性价比的参考。
53AI，企业落地大模型首选服务商
产品：场景落地咨询+大模型应用平台+行业解决方案
承诺：免费场景POC验证，效果验证后签署服务协议。零风险落地应用大模型，已交付160+中大型企业
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