GraphRAG-Local-UI - 基于 GraphRAG 支持本地的聊天UI
虽然主要应用程序仍然有效，但我正在积极开发用于索引/提示调整和查询/聊天的单独应用程序，所有这些都是围绕强大的中央应用程序接口构建的。我对GraphRAG本地UI生态系统的愿景是成为使用GraphRAG和本地LLM的终极工具集，尽可能多地结合很酷的功能和知识图谱工具。在塑造这个项目的未来时，非常需要
graphrag-ui安装使用
项目地址： https://github.com/wade1010/graphrag-uiGraphRAG-UI 是的用户友好界面,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
RAG+Agent人工智能平台：RAGflow实现GraphRAG知识库问答，打造极致多模态问答与AI编排流体验
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项目解析：GraphRAG是RAG的下一场
与传统RAG类似，GraphRAG整个Pipeline可划分为索引（Indexing）与查询（Query）两个阶段，不同的是，GraphRAG利用大型语言模型（LLM）从文本中提取出节点（如实体）、边（如关系）和协变量（如声明），再利用社区检测算法对整个知识图谱进行划分，然后LLM进行总结，最后根据
微软GraphRAG +本地模型+Gradio 简单测试笔记
GraphRAG 测试 不知道是不是受限于模型能力 还是自己操作问题，个人感觉效果一般。EMBEDDING模型： bge-large-zh-v1.5。LLM模型 ：Qwen2-72B-Instruct。本地部署模型使用的Xinference。修改settings.yaml。
