Construir flujos de recuperación basados en grafos con GraphRAG

¿Qué hace Construir flujos de recuperación basados en grafos con GraphRAG?

Indexa texto privado en estructuras de recuperación respaldadas por grafos, ajusta prompts y consulta el grafo de conocimiento resultante para flujos RAG.

Prerrequisitos

Python, CLI/paquete GraphRAG, credenciales de LLM, corpus de texto acotado

Instalación

Requisitos y advertencias del repositorio original:

• El uso de marcas comerciales o logotipos está sujeto a las condiciones y debe cumplir con ellas.
• El uso de marcas comerciales o logotipos de Microsoft en versiones modificadas de este proyecto no debe causar confusión ni implicar patrocinio de Microsoft.

Notas de uso básico o para empezar:

• Para comenzar con el sistema GraphRAG, recomendamos probar el inicio rápido en línea de comandos.

• Este repositorio presenta una metodología para usar estructuras de memoria de grafos de conocimiento para mejorar los resultados de los LLMs. Tenga en cuenta que el código proporcionado sirve como demostración y no es una oferta oficialmente soportada por Microsoft.

• ⚠️ Advertencia: La indexación de GraphRAG puede ser una operación costosa; lea toda la documentación para entender el proceso y los costes involucrados, y empiece con algo pequeño.

• Fuente: https://github.com/microsoft/graphrag

• Extraído de la documentación original: https://raw.githubusercontent.com/microsoft/graphrag/HEAD/README.md

Documentación

• https://microsoft.github.io/graphrag/

Fuente

• Agent Skill Exchange