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GitHub项目：graphrag 仓库地址：https://github。
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2026-05-29
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GitHub 项目：graphrag
仓库地址：https://github.com/microsoft/graphrag
星级：33303 | 作者：微软
项目描述：基于模块化图的检索增强生成（RAG）系统
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自述文件内容：
# 图形RAG
? [微软研究博客文章](https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/graphrag-unlocking-llm-discovery-on-narrative-private-data/)
? [阅读文档](https://microsoft.github.io/graphrag)
? [GraphRAG Arxiv](https://arxiv.org/pdf/2404.16130)
## 概述
GraphRAG 项目是一个数据管道和转换套件，旨在利用法学硕士的力量从非结构化文本中提取有意义的结构化数据。
要详细了解 GraphRAG 以及如何使用它来增强 LLM 推理私人数据的能力，请访问 Microsoft Research 博客文章。
## 快速入门
要开始使用 GraphRAG 系统，我们建议尝试[命令行快速入门](https://microsoft.github.io/graphrag/get_started/)。
## 存储库指南
该存储库提供了一种使用知识图内存结构来增强 LLM 输出的方法。请注意，提供的代码仅供演示，并非 Microsoft 官方支持的产品。
⚠️ *警告：GraphRAG 索引可能是一项昂贵的操作，请阅读所有文档以了解所涉及的过程和成本，并从小处开始。*
## 深入研究
- 要了解我们的贡献指南，请参阅 [CONTRIBUTING.md](./CONTRIBUTING.md)
- 要开始开发 _GraphRAG_，请参阅 [DEVELOPING.md](./DEVELOPING.md)
- 加入对话并在 [GitHub 讨论选项卡中提供反馈！](https://github.com/microsoft/graphrag/discussions)
## 及时调整
将 _GraphRAG_ 与开箱即用的数据一起使用可能不会产生最佳结果。
我们强烈建议您按照我们文档中的[提示调整指南](https://microsoft.github.io/graphrag/prompt_tuning/overview/) 来微调您的提示。
## 版本控制
请参阅[重大更改](./writing-changes.md) 文档，了解有关我们对项目进行版本控制的方法的说明。
*始终在次要版本更新之间运行“graphrag init --root [path] --force”，以确保您拥有最新的配置格式。如果您想避免重新索引以前的数据集，请在主要版本更新之间运行提供的迁移笔记本。请注意，这将覆盖您的配置和提示，因此如有必要请进行备份。*
## 责任
? [阅读文档](https://microsoft.github.io/graphrag)
? [GraphRAG Arxiv](https://arxiv.org/pdf/2404.16130)