SiliconCloud介紹
SiliconCloud 基於優秀的開源基礎模型，提供高價效比的 GenAI 服務。
不同於多數大模型雲服務平臺只提供自家大模型 API，SiliconCloud上架了包括 Qwen、DeepSeek、GLM、Yi、Mistral、LLaMA 3、SDXL、InstantID 在內的多種開源大語言模型及圖片生成模型，使用者可自由切換適合不同應用場景的模型。
更重要的是，SiliconCloud 提供開箱即用的大模型推理加速服務，為您的 GenAI 應用帶來更高效的使用者體驗。
對開發者來說，透過 SiliconCloud 即可一鍵接入頂級開源大模型。擁有更好應用開發速度和體驗的同時，顯著降低應用開發的試錯成本。
官網地址：https://siliconflow.cn/zh-cn/siliconcloud
GraphRag.Net介紹
微軟此前開源了graphrag程式碼，專案地址：https://github.com/microsoft/graphrag。
GraphRag.Net是國內一位大佬參考GraphRag使用 Semantic Kernel 來實現的dotnet版本。
專案地址：https://github.com/AIDotNet/GraphRag.Net
不要忘了給大佬一個Star哦！
對於想要學習GraphRag的同學，可以結合這兩個專案一起學習。
快速體驗GraphRag
git clone到本地，根據README的指引，進行配置：
這裡我使用的是矽基流動提供的API：
矽基流動不僅提供了對話模型還提供了嵌入模型，並且還相容了OpenAI的格式，因此接入GraphRag.Net非常方便。這裡對話模型使用的是Qwen/Qwen2-72B-Instruct，嵌入模型使用的是BAAI/bge-large-zh-v1.5。
啟動GraphRag.Net專案，輸入http://localhost:5000/進入GraphRag.Net頁面：
準備了一篇關於嫦娥奔月的故事的txt文字，檢視控制檯：
在生成知識圖譜中了，等待生成完成。
生成好知識圖譜之後，檢視知識圖譜：
檢視資料庫中存了什麼。
向量資料庫使用的是SQLite，裡面存了一些向量資料：
檢視業務資料庫中的節點表：
檢視邊界表：
可能因為文字不是很多，其他表中沒有資訊。
然後就可以根據知識圖譜進行Rag了。
問一個問題，比如“嫦娥送什麼禮物給天帝？”：
回答正確。
如果體驗之後，確實對GraphRag感興趣，可以深入研究一下GraphRag的原理，兩個專案結合起來看一看。