最佳实践｜本地跑GraphRAG

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为在本地环境中部署GraphRAG，需配置两种模型：一是用于实体提取与摘要的LLM（大型语言模型），二是用于数据向量化的Embedding模型。当前，GraphRAG采用的是OpenAI提供的模型，故部署的核心在于选用兼容OpenAI API标准的模型以实现替代。今天带大家一起沉浸式体验本地运行GraphRAG，并且在支持中文graph构建上做了一些优化改进。

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一、准备环境

Python3.10 (推荐)
Pycharm
Qwen2-72B-Instruct (LLM 模型)
bge-m3 (Embedding 模型)
Xinference (Embedding 模型部署平台)
3090 服务器 (Embedding 模型运行服务器)

二、pip安装

pipinstallgraphrag

三、准备数据

首先，创建 input 目录：

mkdir-p./ragtest/input

随后，将文本材料放到 input 目录下。注意 GraphRAG 仅支持 txt 文件，编码格式必须为 utf-8。我这里选用《红楼梦》中，林黛玉初入荣国府一节。

由于篇幅过长，具体文件已放在云盘【若需要私信关键词：2024001】

也可以使用官方提供的英文材料：

curlhttps://www.gutenberg.org/cache/epub/24022/pg24022.txt>./ragtest/input/book.txt

四、初始化配置文件

首先，运行工作区初始化命令：

python-mgraphrag.index--init--root./ragtest

这一命令将在 ./ragtest 目录中创建两个文件：.env 和 settings.yaml

.env 包含运行 GraphRAG 管道所需的环境变量。如果检查该文件，您将看到定义的单个环境变量 GRAPHRAG_API_KEY=<API_KEY> 。这是 OpenAI API 或 Azure OpenAI 终结点的 API 密钥。因为我们将要替换掉 OpenAI 模型，所以不用对其进行操作更改。
settings.yaml 包含管道的设置。我们需要在其中对两个模型的设置进行更改，这里截取更改了的 LLM 和 Embedding 部分：

llm:
api_key{GRAPHRAG_API_KEY}
typepenai_chat#orazure_openai_chat
modelwen2-72B-Instruct
model_supports_json:false
max_tokens:2000
#request_timeout:180.0
api_base:http://11.0.0.1:8000/v1#根据部署的实际情况进行更改
tokens_per_minute:30000
requests_per_minute:30
top_p:0.99#top-psampling
embeddings:
##parallelizationverridetheglobalparallelizationsettingsforembeddings
async_mode:threaded
llm:
api_key:xinference
typepenai_embedding
model:bge-m3
api_base:http://10.0.0.1:9998/v1#根据部署的实际情况进行更改

其中，Embedding 模型用 Xinference 在 3090 服务器上运行了 bge-m3，部署和运行参考：Docker 镜像 — Xinference【https://github.com/alibaba/xinference】

另外，为了适配我们模型的参数，使得局部搜索有输出，需要把 local search 部分的 max_tokens 调小，可以选取 4000。

五、支持中文-优化改进

由于微软 GraphRAG 初始语言为英文，因此如果要运行中文文本，建议做出一定的改进措施。

优化1： 文档切分策略

替换 graphrag/index/verbs/text/chunk/strategies/tokens.py 即可。官方分块把文档按照 token 数进行切分，对于中文来说容易在 chunk 之间出现乱码，参考 Langchain-ChatChat 开源项目中用中文字符数进行切分。

由于篇幅过长，具体实现已放在云盘【若需要私信关键词：2024002】

优化2： prompt优化

原本的四个 prompt 都由英文书写，并要求 LLM 使用英文输出。为了更好地运行中文内容，把四个 Prompt 翻译成中文，且要求中文输出。

由于篇幅过长，精心翻译的中文 prompt 文件已放在云盘【若需要私信关键关键词：2024003】

六、索引构建

python-mgraphrag.index--root./ragtest

提示：All workflows completed successfully 后，即可进行查询。

七、测试查询

global 全局查询：

python-mgraphrag.query--root./ragtest--methodglobal"故事的主旨是什么？"

local 本地查询：

python-mgraphrag.query--root./ragtest--methodlocal"贾母对宝玉的态度怎么样？"