要开始使用 GraphRAG 系统，我们推荐尝试解决方案加速器包。这提供了一个使用 Azure 资源的用户友好的端到端体验。
本库介绍了一种使用知识图谱记忆结构增强 LLM 输出的方法。请注意，提供的代码仅作为演示用途，并不是微软官方支持的产品。
警告：GraphRAG 索引可能是一个昂贵的操作，请阅读所有文档以了解过程和涉及的成本，并从小规模开始。
1、安装
下载库
pip install graphrag设置数据项目和配置：
mkdir -p ./ragtest/input
curl https://www.gutenberg.org/cache/epub/24022/pg24022.txt > ./ragtest/input/book.txt
python -m graphrag.index --init --root ./ragtest配置环境变量和设置：
更新 .env 文件中的 GRAPHRAG_API_KEY 并修改 settings.yaml。
运行索引管道：
python -m graphrag.index --root ./ragtest使用查询引擎：
python -m graphrag.query --root ./ragtest --method global "What are the top themes in this story?"
python -m graphrag.query --root ./ragtest --method local "Who is Scrooge, and what are his main relationships?"2、使用方法
2.1、提示调优
直接使用 GraphRAG 处理您的数据可能不会产生最佳效果。我们强烈建议按照文档中的提示调优指南对提示进行微调。