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graphrag tinyrag

时间: 2025-02-20 11:39:10 浏览: 42

### GraphRAG 和 TinyRAG 库简介 GraphRAG (Region Adjacency Graphs) 是一种用于处理图像分割和图形数据结构的强大工具。通过构建区域邻接图，可以有效地表示不同区域之间的连接性和属性。TinyRAG 则是一个轻量级版本的 RAG 实现，旨在简化开发流程并提高性能。 #### 安装库要安装这些库，在命令行输入如下指令： ```bash pip install tinyrag graphrag ``` #### 使用示例下面展示了如何利用 `tinyrag` 创建简单的无向加权图，并执行基本操作如添加节点、边以及查询最短路径等。 ```python from tinyrag import UndirectedWeightedGraph as uwg # 初始化一个新的未加权无向图实例 G = uwg() # 添加三个顶点及其权重 G.add_node(1, weight=0.5) G.add_node(2, weight=1.2) G.add_node(3, weight=0.8) # 插入两条带权重的边 G.add_edge((1, 2), weight=0.9) G.add_edge((2, 3), weight=1.4) print("Nodes:", G.nodes()) # 输出所有的结点列表 print("Edges:", G.edges()) # 显示所有边的信息 ``` 对于更复杂的场景，则推荐使用功能更为全面的 `graphrag`. 下面的例子说明了怎样加载外部文件定义好的网络拓扑，并对其进行遍历算法测试。 ```python import networkx as nx from graphrag import load_graph_from_file, bfs_traversal # 假设有一个名为 'example.graph' 的文件存储着所需的数据集 file_path = "path/to/example.graph" # 加载预先准备好的图对象 loaded_Graph = load_graph_from_file(file_path)[^1] start_node = list(loaded_Graph.nodes())[0] traversed_nodes = bfs_traversal(loaded_Graph, start=start_node) for node in traversed_nodes: print(f"Visited {node}") ``` 上述代码片段中提到的方法实现了广度优先搜索（BFS），这有助于理解整个图表中的连通情况[^1].

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