graphrag ollama本地部署
时间: 2025-05-29 09:50:35 浏览: 38
### GraphRAG 和 Ollama 的本地部署教程
#### 准备工作
为了成功完成 GraphRAG 和 Ollama 的本地部署,需确保环境满足以下条件:
- 安装 Python (建议版本 >= 3.8)[^1]。
- 确保系统已安装 `pip` 工具用于管理依赖项[^1]。
- 下载并配置好 GraphRAG 所需的数据存储路径以及模型文件。
#### 安装 GraphRAG
GraphRAG 是一种基于图结构的知识检索增强工具。以下是其安装过程:
通过 pip 命令可以快速安装 GraphRAG 及其依赖库:
```bash
pip install graphrag
```
接着初始化数据目录以便后续查询操作能够正常执行:
```python
import os
from graphrag import initialize_rag
# 设置根目录参数
root_directory = "./ragtest"
if not os.path.exists(root_directory):
os.makedirs(root_directory)
initialize_rag(root=root_directory, method="global") # 初始化 RAG 数据结构
```
#### 部署 Ollama 模型服务
Ollama 提供了一个轻量级的接口来加载大型语言模型(LLM),具体步骤如下所示:
首先克隆官方仓库或者下载二进制包到本地机器上,
然后启动服务器端口监听,默认情况下会绑定至 localhost 地址上的某个指定端口号(比如 11434) [^1]:
```bash
git clone https://github.com/ollama/ollama.git
cd ollama
make run
```
最后验证 API 是否可用的方法之一就是发送 HTTP 请求测试连接状态码是否返回 200 OK 结果:
```python
import requests
response = requests.get('http://localhost:11434')
print(response.status_code)
```
#### 运行查询命令
当以上两部分都准备完毕之后就可以尝试调用之前提到过的那条指令来进行实际的信息检索了——它将结合两者优势从而实现更高效精准的回答生成机制[^1]:
```bash
python -m graphrag.query --root ./ragtest --method global "What is machine learning?"
```
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