用.Net實現GraphRag：從零開始構建智慧知識圖譜

许泽宇發表於2024-07-25

近來，大模型技術日新月異，使得與其相關的研發專案也層出不窮。其中一個備受關注的技術便是RAG（Retrieval Augmented Generation）。今天，我要跟大家分享一個出色的專案：GraphRag。出於對該技術的濃厚興趣，我決定利用.Net框架自己實現一個GraphRag.Net，並將整個過程記錄下來與大家分享。

什麼是GraphRag？

GraphRag是基於RAG技術的進一步發展，將傳統的RAG問答系統與知識圖譜結合起來，使得問答系統在處理複雜問題時更加高效和準確。透過這種方式，我們不僅能夠利用強大的大模型進行資訊檢索和生成，還能借助知識圖譜的關係網路進一步提升資訊的精確度和上下文理解能力。

專案開發歷程

經過兩天時間的努力，我已經實現了一個初步版本，並將程式碼託管在了Github上。感興趣的朋友可以前往檢視和學習程式碼，也歡迎與我交流心得和技術思路。

https://github.com/xuzeyu91/GraphRag.Net

下面，讓我們一同來看看效果演示：

https://b23.tv/Wycqtur

　　

如何執行專案

安裝.net8 SDK

要執行這個專案，首先從Github倉庫中拉取程式碼：

git clone https://github.com/xuzeyu91/GraphRag.Net

　　 然後配置appsettings.json檔案，如下所示：

"OpenAI": {
    "Key": "",
    "Endpoint": "",
    "ChatModel": "",
    "EmbeddingModel": ""
}

　　確保你已經正確填寫了OpenAI的相關資訊。接下來，啟動專案：

dotnet run

　　

專案功能介紹

在這個專案中，我們可以透過文字匯入來構建GraphRag的知識圖譜。傳統的RAG系統只能簡單地進行問答，而GraphRag透過將文字資訊轉化為知識圖譜，能夠更好地理解各個資料之間的關係，從而提供更加智慧的答覆。透過這種方式，資訊檢索不僅僅依賴於文字匹配，還可以透過知識節點和關係網路進行更深層次的分析。

專案計劃和未來展望

目前，該專案還處於初期階段，我將繼續進行功能和效能上的最佳化與更新。以下是未來幾個方向的計劃：

  1. 增強知識圖譜構建能力：最佳化資料處理和圖譜生成演算法，提升生成圖譜的準確度和關聯性。

  2. 擴充套件問答系統的智慧化：透過引入更多的語義分析技術，讓問答系統能夠處理更加複雜和多樣化的問題。

  3. 最佳化使用者互動體驗：提升介面的友好性和使用者互動的流暢度，構建一個更易用的系統。

邀請加入我們的開發者社群

技術的進步離不開社群的共同努力。我非常期待和大家一起討論、研究和探索GraphRag相關技術，歡迎大家加入我們的交流群，一起交流心得體會。你可以透過關注我的微信公眾號，第一時間獲取專案最新進展和技術分享。

結語

從零開始構建一個基於.Net的GraphRag專案充滿挑戰，但也非常有趣。透過實踐，不僅可以加深對RAG和知識圖譜技術的理解，還能在專案中不斷學習和成長。如果你對該專案感興趣，歡迎前往我的Github倉庫檢視程式碼、提交issue或pull request，我們一起完善這個專案。感謝你的關注和支援！

讓我們共同期待GraphRag專案的不斷迭代和進步！

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