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Note
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GraphRAG
👉 Microsoft Research 博客文章
👉 阅读文档
👉 GraphRAG Arxiv
概览
GraphRAG 项目是一套数据流水线（data pipeline）与转换工具套件，旨在借助大语言模型（LLM）的能力，从非结构化文本中提取有意义、结构化的数据。
要了解更多关于 GraphRAG 的信息，以及它如何用于增强 LLM 对私有数据的推理能力，请访问 Microsoft Research 博客文章。
快速入门
要开始使用 GraphRAG 系统，我们建议你尝试命令行快速入门.
仓库指南
本仓库介绍了一种利用知识图谱（knowledge graph）记忆结构来增强 LLM 输出的方法。请注意，所提供的代码仅作演示用途，并非 Microsoft 官方支持的产品。
⚠️ 警告：GraphRAG 索引可能是一项开销较大的操作，请阅读全部文档以了解相关流程与成本，并从小规模开始。
深入了解
- 要了解我们的贡献指南，请参阅 CONTRIBUTING.md
- 要开始开发 GraphRAG，请参阅 DEVELOPING.md
- 欢迎在 GitHub Discussions 版块！ 加入讨论并提供反馈
提示词调优（Prompt Tuning）
开箱即用地将 GraphRAG 用于你的数据，可能无法获得最佳效果。 我们强烈建议你按照文档中的 提示词调优指南 对提示词进行微调。
版本管理
请参阅破坏性变更文档，了解我们对项目版本管理的做法说明。
在次要版本（minor version）升级之间，请始终运行 graphrag init --root [path] --force，以确保使用最新的配置格式。若要在主要版本（major version）升级时避免重新索引先前数据集，请运行提供的迁移 notebook。注意，这将覆盖你的配置与提示词，如有需要请先备份。
负责任的 AI 常见问题
- 什么是 GraphRAG？
- GraphRAG 能做什么？
- GraphRAG 的预期用途是什么？
- GraphRAG 是如何评估的？使用哪些指标来衡量性能？
- GraphRAG 有哪些局限性？用户在使用系统时如何尽可能降低这些局限性的影响？
- 哪些运营因素和设置有助于有效且负责任地使用 GraphRAG？
商标
本项目可能包含项目、产品或服务的商标或标识。Microsoft 商标或标识的授权使用须遵守并遵循 Microsoft 商标与品牌指南. 在本项目的修改版本中使用 Microsoft 商标或标识，不得造成混淆或暗示 Microsoft 的赞助。 任何第三方商标或标识的使用均须遵守相应第三方的政策。