GraphRAG-Ollama-UI

GraphRAG-Ollama-UI

GraphRAG-Ollama-UI是一个基于微软GraphRAG的本地模型适配版本,支持使用Ollama进行本地模型支持。它通过Gradio UI提供了一个交互式用户界面,使得用户可以更方便地管理数据、运行查询和可视化结果。该模型的主要优点包括本地模型支持、成本效益高、交互式用户界面、实时图可视化、文件管理、设置管理、输出探索和日志记录。

需求人群:

"GraphRAG-Ollama-UI的目标受众是开发者和数据科学家,他们需要一个本地化、成本效益高且易于使用的模型来处理和分析知识图谱。该产品适合那些希望减少对外部API依赖、提高数据处理效率和可视化效果的用户。"

使用场景示例:

开发者可以使用GraphRAG-Ollama-UI来构建和查询本地知识图谱,提高数据处理的灵活性和效率。

数据科学家可以通过该模型进行复杂的数据查询和分析,获取更深入的洞见。

教育工作者可以利用该工具在教学中展示知识图谱的构建和应用,增强学生的理解和兴趣。

产品特色:

本地模型支持:使用Ollama进行语言模型和嵌入模型的本地支持。

成本效益:消除对昂贵的OpenAI模型的依赖。

交互式UI:用户友好的界面用于管理数据、运行查询和可视化结果。

实时图可视化:使用Plotly在3D中可视化知识图谱。

文件管理:直接从UI上传、查看、编辑和删除输入文件。

设置管理:通过UI轻松更新和管理GraphRAG设置。

输出探索:浏览和查看索引输出和工件。

日志记录:实时日志记录,便于调试和监控。

使用教程:

1. 创建并激活一个新的conda环境:`conda create -n graphrag-ollama -y` 和 `conda activate graphrag-ollama`。

2. 安装Ollama:访问Ollama的网站获取安装说明。

3. 安装所需的包:`pip install -r requirements.txt`。

4. 启动交互式UI:`gradio app.py` 或 `python app.py`。

5. 使用UI:一旦UI启动,可以通过界面执行所有必要的操作,包括初始化项目、管理设置、上传文件、运行索引和执行查询。

6. 可视化图谱:运行数据索引后,转到“索引输出”选项卡,选择最新的输出文件夹并导航到GraphML文件,点击“可视化图”按钮。

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