微软 GraphRAG 2.0.0 核心特性

GraphRAG 2.0.0 是微软推出的知识图谱增强生成框架，支持本地化部署与私有数据整合。其核心改进包括动态图谱构建、多模态数据兼容性，以及基于 Ollama 的轻量化推理引擎，适用于企业级知识管理和自动化问答场景。

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本地部署环境准备

硬件要求

• 显存 ≥12GB（推荐 NVIDIA RTX 3090/4090）
• 内存 ≥32GB
• 存储空间 ≥50GB（用于图谱向量数据库）

软件依赖

• Docker 20.10+
• Ollama 0.9+（需配置 --gpu=all 参数启用 GPU 加速）
• Python 3.10 虚拟环境

# 安装 Ollama（Linux/macOS）
curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh
ollama serve --gpu=all

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GraphRAG 2.0.0 安装与配置

1. 下载模型与依赖
   从微软官方仓库获取预训练模型和配置文件：

git clone https://github.com/microsoft/graphrag
cd graphrag && pip install -r requirements.txt

1. 初始化知识图谱存储
   使用内置的 Neo4j 容器化方案：

docker run -d --name graphrag-neo4j -p 7474:7474 -p 7687:7687 neo4j:5.15

1. 加载本地数据
   将文档（PDF/CSV/Markdown）放入 ./data 目录，运行预处理脚本：

from graphrag import DataLoader
loader = DataLoader(format="auto")
loader.process("./data")

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Ollama 集成与推理优化

1. 绑定 Ollama 推理引擎
   修改 config.yaml 中的推理后端配置：

inference:
  engine: ollama
  model: llama3-70b-instruct-q5_K_M
  temperature: 0.3

1. 启动混合推理服务
   通过 API 同时调用图谱查询与生成：

python -m graphrag.api --port 8000 --workers 4

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验证与性能调优

1. 测试查询响应
   使用 curl 验证功能完整性：

curl -X POST http://localhost:8000/query \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"question":"如何理解GraphRAG的实体链接机制？"}'

1. GPU 利用率监控
   通过 nvtop 或 ollama logs 观察显存占用，必要时调整批量处理参数 batch_size: 8。

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故障排除与维护

• Ollama 显存不足：降低模型量化等级（如改用 q4_K_S）
• Neo4j 连接超时：检查 bolt://localhost:7687 防火墙设置
• 数据预处理失败：确保文档编码为 UTF-8，避免特殊符号冲突

定期运行 ollama pull llama3-70b-instruct 更新模型，保持与微软官方的安全补丁同步。