如何使用 LLama 3.1（一个本地运行的模型）来执行GraphRAG操作，总共就50号代码。

首先，什么是GraphRAG？GraphRAG是一种通过考虑实体和文档之间的关系来执行检索增强生成的方式，关键概念是节点和关系。

▲ 知识图谱与向量数据库集成

 知识图谱与向量数据库集成是GraphRAG 架构之一：这种方法利用知识图谱和向量数据库来收集相关信息。知识图谱的构建方式可以捕获向量块之间的关系，包括文档层次结构。知识图谱在从向量搜索中检索到的块附近提供结构化实体信息，从而通过有价值的附加上下文丰富提示。这个丰富的提示被输入到 LLM 中进行处理，然后 LLM 生成响应。最后，生成的答案返回给用户。此架构适用于客户支持、语义搜索和个性化推荐等用例。

节点代表从数据块中提取的实体或概念，例如人、组织、事件或地点。

知识图谱中，每个节点都包含属性和特性，这些属性为实体提供了更多上下文信息。

然后我们定义节点之间的连接关系，这些连接可以包括各种类型的关联，例如层次结构（如父子关系）、时间顺序（如前后关系）或因果关系（因果关系）。

关系还具有描述连接性质和强度的属性。当你有很多文档时，你会得到一个很好的图来描述所有文档之间的关系。

让我们看一个非常简单的例子，在我们的数据集中，节点可以代表像苹果公司和蒂姆·库克这样的实体，而关系则可以描述蒂姆·库克是苹果公司的 CEO。

这种方法非常强大，但一个巨大的缺点是它计算成本很高，因为你必须从每个文档中提取实体，并使用 LLM 计算关系图。这就是为什么使用像 LLaMa 3.1 这样本地运行的模型来采用这种方法非常棒。

保姆级教程开始

在本文中，我们将结合使用LangChain、LLama 和 Ollama ，以及 Neo4j 作为图数据库。我们将创建一个关于一个拥有多家餐厅的大型意大利家庭的信息图，所以这里有很多关系需要建模。

先利用Ollama拉取llama3.1 8b模型：

所有代码的链接我放在文末。。。

打开代码文件，来到VS Code 中，你可以在左边看到我们将使用的多个文件。

配置运行Neo4j数据库

在进入代码之前，我们将设置 Neo4j。我为你创建了一个 Docker Compose 文件。所以我们将使用 neo4j 文件夹，里面有一个 jar 文件，这是我们创建图所需的插件。

要创建我们的数据库，只需运行 docker compose up：

这将设置所有内容，并且可以直接使用。可能需要几秒钟，之后你会看到数据库正在运行。