citingfromhttps://medium.com/@vamshirvk/unlocking-cost-effective-local-model-inference-with-graphrag-and-ollama-d9812cc60466之前写过一篇使用deepseek和智谱AI实现《红楼梦》中人物关系智能问答的随笔但deepseek提供的免费tokens只有500万个，GraphRAG构建图谱的索引和

首先给兄弟朋友们展示一下结论，一个文本18万多字，txt文本大小185K，采用GraphRAG,GPT-4o-mini模型，索引耗时差不多5分钟，消耗API价格0.15美元GraphRAG介绍GraphRAG是微软最近开源的一款基于知识图谱技术的框架，主要应用于问答、摘要和推理等方面。它的核心特点是将大型语言模型（LL

GraphRAG系统简介GraphRAG是一个基于图的检索增强生成系统，它通过索引文本数据，然后使用这些索引数据来回答有关文档的问题。系统的核心在于其索引管道和查询引擎，它们共同工作，以提供快速且准确的信息检索服务。环境准备在开始之前，请确保你的开发环境中已安装Python3.10至3

这两天抽空玩了一把 Graphrag, 记录一下测试步骤。 先决条件:    Python3.10-3.12  备注: 以下所有脚本都在PowerShell环境下运行1.首先安装一下 graphragpython包 pipinstall--trusted-hosthttps://mirrors.huaweicloud.com-ihttps://mirrors.h