介绍
项目地址： https://github.com/wade1010/graphrag-ui
GraphRAG-UI 是 GraphRAG 的用户友好界面,GraphRAG 是一个强大的工具,可使用检索增强生成(RAG)方法对大量文本数据进行索引和查询。本项目支持最新版graphrag，旨在为 GraphRAG 提供方便的管理和交互方式,支持配置 ollama 等本地大模型服务,使其更容易为广大用户所使用。
pip 安装
1. 安装ollama（可选）:
访问 [Ollama官网](https://ollama.com/) 来安装。如果是 Linux ，可以直接运行下面命令
curl-fsSL https://ollama.com/install.sh |sh
2. pip 安装本软件：
pip install graphrag-ui
或者
pip install graphrag-ui -i https://pypi.org/simple
3. 启动 API Server
graphrag-ui-server
4. 启动 UI
启动综合版 UI
graphrag-ui
或启动纯净版 UI
graphrag-ui-pure
ollama和本软件非同一机器启动的情况
如果ollama和该软件安装不在同一台机器上，需要修改下设置。
执行下面两个命令
graphrag-ui-server
graphrag-ui
启动后，浏览器打开 http://yourip:7862/
先修改 LLM API Base URL ，将localhost改为你ollama所在服务器的IP，端口如果做了修改也改下。没改就用默认的即可
Embeddings API Base URL同理。
修改完之后，点击 Update LLM Settings 进行保存
￣□￣｜｜，测试发现目前有点bug，这个更新后，假如手动刷新页面，页面这里还是显示旧值，不影响使用，后期修复下。
使用
默认 ollama和本软件是需要安装在同一服务器的，如果不是就按上面章节的方法修改下。
下载模型
默认模型分别是 qwen2:latest 和 nomic-embed-text:latest ，跑起来占5G多显存。
ollama pull qwen2:latest
ollama pull nomic-embed-text:latest
模型修改
如果不想使用默认模型，可以先试用ollama下载想要的模型，然后根据下面方法修改配置。
上传txt文件
GraphRAG 需要使用txt文件进行解析。自己找一些，然后通过下面步骤
上传成功后，可以查看自己传的文件，如下图
构建索引
步骤如下图
这一步骤根据文件大小来决定时间，建议初期测试可以用个小文件。
执行期间可以看下图日志，执行完成会有如下成功标识： All workflows completed successfully.
测试
提炼相关问题
点击 “Data Management”。按下图步骤，先看看上传文档的内容，好从中提问。
这里根据文档，我想到的问题是，“除了东胜神洲，天下还有几个洲？”
提问
local 提问
按如下步骤，可以进行 local 提问
global 提问
跟上图，不同支出在于下面红色部分
可视化
1、选取.graphml文件
2、进行可视化
点击如下图的按钮
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