一个快速、低成本、高效的Fast GraphRAG

Fast GraphRAG：一个为可解释、高精度、Agent驱动的检索工作流程设计的简化且可提示的快速GraphRAG框架。

Fast GraphRAG 特征：

• 可解释和可调试的知识：图表提供了可查询、可视化和更新的知识的人类可导航视图。

• 快速、低成本、高效：设计用于大规模运行而不需要大量资源或成本要求。

• 动态数据：自动生成和优化图表以最适合您的领域和本体需求。

• 增量更新：支持数据变化时的实时更新。

• 智能探索：利用基于 PageRank 的图形探索来提高准确性和可靠性。

• 异步和类型化：完全异步，并具有完整的类型支持，以实现强大且可预测的工作流程。

Fast GraphRAG 旨在无缝融入你的检索管道，提供高级 RAG 的强大功能，而无需构建和设计Agent工作流程的开销。

开始使用 Fast GraphRAG 的最快、最可靠的方法是使用Circlemind的托管服务。

Fast GraphRAG 使用指南：

##设置key

export OPENAI_API_KEY="sk-..."

##数据准备，下载查尔斯·狄更斯的《圣诞颂歌》：

curl https://raw.githubusercontent.com/circlemind-ai/fast-graphrag/refs/heads/main/mock_data.txt > ./book.tx

##使用下面的 Python 代码片段：

from fast_graphrag import GraphRAG``   ``DOMAIN = "Analyze this story and identify the characters. Focus on how they interact with each other, the locations they explore, and their relationships."``   ``EXAMPLE_QUERIES = [`    `"What is the significance of Christmas Eve in A Christmas Carol?",`    `"How does the setting of Victorian London contribute to the story's themes?",`    `"Describe the chain of events that leads to Scrooge's transformation.",`    `"How does Dickens use the different spirits (Past, Present, and Future) to guide Scrooge?",`    `"Why does Dickens choose to divide the story into \"staves\" rather than chapters?"``]``   ``ENTITY_TYPES = ["Character", "Animal", "Place", "Object", "Activty", "Event"]``   ``grag = GraphRAG(`    `working_dir="./book_example",`    `domain=DOMAIN,`    `example_queries="\n".join(EXAMPLE_QUERIES),`    `entity_types=ENTITY_TYPES``)``   ``with open("./book.txt") as f:`    `grag.insert(f.read())``   ``print(grag.query("Who is Scrooge?").response)

https://github.com/circlemind-ai/fast-graphrag

大模型&AI产品经理如何学习

求大家的点赞和收藏，我花2万买的大模型学习资料免费共享给你们，来看看有哪些东西。

1.学习路线图

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

2.视频教程

网上虽然也有很多的学习资源，但基本上都残缺不全的，这是我自己整理的大模型视频教程，上面路线图的每一个知识点，我都有配套的视频讲解。

（都打包成一块的了，不能一一展开，总共300多集）

因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击下方图片前往获取

3.技术文档和电子书

这里主要整理了大模型相关PDF书籍、行业报告、文档，有几百本，都是目前行业最新的。

4.LLM面试题和面经合集

这里主要整理了行业目前最新的大模型面试题和各种大厂offer面经合集。

👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
4.200本大模型PDF书籍
5.LLM面试题合集
6.AI产品经理资源合集

👉获取方式：
😝有需要的小伙伴，可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓