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找国外人做网站,怎么自己做网站框架,小程序开发外包报价表,用ps做招生网站简介 文章介绍了一个基于GraphRAG与DeepSearch融合的创新智能问答系统实现方案。该系统通过多Agent协同架构、知识图谱增强和深度搜索技术#xff0c;实现了可解释、可推理的智能问答能力。项目包含从零开始的GraphRAG复现、增量更新机制、思考过程可视化等核心功能#xff0…简介文章介绍了一个基于GraphRAG与DeepSearch融合的创新智能问答系统实现方案。该系统通过多Agent协同架构、知识图谱增强和深度搜索技术实现了可解释、可推理的智能问答能力。项目包含从零开始的GraphRAG复现、增量更新机制、思考过程可视化等核心功能并提供完整的评估系统和前后端实现。这一B端落地实践为构建企业级智能问答系统提供了完整的技术路径和参考架构。GraphRAG DeepSearch可解释、可推理的智能问答系统B端落地最佳实践。最近的工作着重于做工程的融合来看下今年的落地热门融合项目GraphRAG DeepSearch实现可解释、可推理的智能问答系统同时结合多 Agent 协作与知识图谱增强构建完整的 RAG 智能交互解决方案。灵感来源于检索增强推理与深度搜索场景探索 RAG 与 Agent 在未来应用中的结合路径。 欢迎关注阿东玩AI。文章目录项目亮点从零开始复现 GraphRAG完整实现了 GraphRAG 的核心功能将知识表示为图结构DeepSearch 与 GraphRAG 创新融合现有 DeepSearch 框架主要基于向量数据库本项目创新性地将其与知识图谱结合多 Agent 协同架构实现不同类型 Agent 的协同工作提升复杂问题处理能力完整评估系统提供 20 种评估指标全方位衡量系统性能增量更新机制支持知识图谱的动态增量构建与智能去重思考过程可视化展示 AI 的推理轨迹提高可解释性和透明度效果展示项目代码简介graph-rag-agent/├── agent/ # Agent 模块 - 核心交互层│ ├── base.py # Agent 基类│ ├── graph_agent.py # 基于图结构的 Agent│ ├── hybrid_agent.py # 混合搜索 Agent│ ├── naive_rag_agent.py # 简单向量检索 Agent│ ├── deep_research_agent.py # 深度研究 Agent│ ├── fusion_agent.py # 多 Agent 协作 Agent│ └── agent_coordinator.py # 多 Agent 协调器├── assets/ # ️ 静态资源│ ├── deepsearch.svg # rag演进图│ └── start.md # 快速开始文档├── build/ # ️ 知识图谱构建模块│ ├── main.py # 构建入口│ ├── build_graph.py # 基础图谱构建│ ├── build_index_and_community.py # 索引和社区构建│ ├── build_chunk_index.py # 文本块索引构建│ ├── incremental/ # 增量更新子模块│ └── incremental_update.py # 增量更新管理├── CacheManage/ # 缓存管理模块│ ├── manager.py # 统一缓存管理器│ ├── backends/ # 存储后端│ ├── models/ # 数据模型│ └── strategies/ # 缓存键生成策略├── community/ # 社区检测与摘要模块│ ├── detector/ # 社区检测算法│ └── summary/ # 社区摘要生成├── config/ # ⚙️ 配置模块│ ├── neo4jdb.py # 数据库连接管理│ ├── prompt.py # 提示模板│ └── settings.py # 全局配置├── evaluator/ # 评估系统│ ├── core/ # 评估核心组件│ ├── metrics/ # 评估指标实现│ └── test/ # 评估测试脚本├── frontend/ # ️ 前端界面│ ├── app.py # 应用入口│ ├── components/ # UI组件│ └── utils/ # 前端工具├── graph/ # 图谱构建模块│ ├── core/ # 核心组件│ ├── extraction/ # 实体关系提取│ ├── indexing/ # 索引管理│ └── processing/ # 实体处理├── model/ # 模型管理│ └── get_models.py # 模型初始化├── processor/ # 文档处理器│ ├── document_processor.py # 文档处理核心│ ├── file_reader.py # 多格式文件读取│ └── text_chunker.py # 文本分块├── search/ # 搜索模块│ ├── local_search.py # 本地搜索│ ├── global_search.py # 全局搜索│ └── tool/ # 搜索工具集│ ├── naive_search_tool.py # 简单搜索│ ├── deep_research_tool.py # 深度研究工具│ └── reasoning/ # 推理组件├── server/ # 后端服务│ ├── main.py # FastAPI 应用入口│ ├── models/ # 数据模型│ ├── routers/ # API 路由│ └── services/ # 业务逻辑└── test/ # 测试模块 ├── search_with_stream.py # 流式输出测试 └── search_without_stream.py # 标准输出测试这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】功能模块图谱构建与管理多格式文档处理支持 TXT、PDF、MD、DOCX、DOC、CSV、JSON、YAML/YML 等格式LLM 驱动的实体关系提取利用大语言模型从文本中识别实体与关系增量更新机制支持已有图谱上的动态更新智能处理冲突社区检测与摘要自动识别知识社区并生成摘要支持 Leiden 和 SLLPA 算法一致性验证内置图谱一致性检查与修复机制GraphRAG 实现多级检索策略支持本地搜索、全局搜索、混合搜索等多种模式图谱增强上下文利用图结构丰富检索内容提供更全面的知识背景Chain of Exploration实现在知识图谱上的多步探索能力社区感知检索根据知识社区结构优化搜索结果DeepSearch 融合多步骤思考-搜索-推理支持复杂问题的分解与深入挖掘证据链追踪记录每个推理步骤的证据来源提高可解释性思考过程可视化实时展示 AI 的推理轨迹多路径并行搜索同时执行多种搜索策略综合利用不同知识来源多种 Agent 实现NaiveRagAgent基础向量检索型 Agent适合简单问题GraphAgent基于图结构的 Agent支持关系推理HybridAgent混合多种检索方式的 AgentDeepResearchAgent深度研究型 Agent支持复杂问题多步推理FusionGraphRAGAgent融合型 Agent结合多种策略的优势系统评估与监控多维度评估包括答案质量、检索性能、图评估和深度研究评估性能监控跟踪 API 调用耗时优化系统性能用户反馈机制收集用户对回答的评价持续改进系统前后端实现流式响应支持 AI 生成内容的实时流式显示交互式知识图谱提供 Neo4j 风格的图谱交互界面调试模式开发者可查看执行轨迹和搜索过程RESTful API完善的后端 API 设计支持扩展开发项目解读https://github.com/1517005260/graph-rag-agenthttps://deepwiki.com/1517005260/graph-rag-agent/2-core-architecture核心组件该系统分为几个不同的层级每个层级负责问答流程的特定方面。该架构强调模块化和清晰的关注点分离。代理编排层代理层实现了协调器模式GraphRAGAgentCoordinator管理不同的专门代理。每个代理实现BaseAgent接口并提供不同的搜索策略。代理系统架构代理类型文件路径搜索策略主要用例NaiveRagAgentagent/naive_rag_agent.py向量相似性搜索简单的事实查询GraphAgentagent/graph_agent.py本地全局图搜索基于关系的查询HybridAgentagent/hybrid_agent.py双层关键词提取复杂的事实查询DeepResearchAgentagent/deep_research_agent.py多步骤思路分析问题FusionGraphRAGAgentagent/fusion_agent.py自适应多策略复杂的多方面分析搜索和推理层搜索层实现了各种检索和推理策略。每个搜索工具都针对不同类型的信息需求提供专门的功能。搜索工具架构搜索组件实施策略关键方法LocalSearchTool社区感知向量搜索search()community_aware_search()GlobalSearchTool跨社区的 Map-Reduce 模式search()global_knowledge_search()HybridSearchTool双层关键词提取search()hybrid_search()DeepResearchTool思路推理thinking()thinking_stream()DeeperResearchTool探索链增强版_enhance_search_with_coe()ChainOfExplorationSearcher自适应宽度的图遍历explore()_generate_exploration_strategy()ThinkingEngine假设生成与验证generate_hypotheses()verify_hypothesis()EvidenceChainTracker证据追踪与矛盾检测add_evidence()detect_contradictions()每种代理类型都对应一种特定的搜索策略并且其复杂程度不断增加代理类型描述搜索策略用例NaiveRagAgent基本向量检索简单相似性搜索简单的事实查询图形代理基于图的检索使用局部/全局搜索进行图遍历基于关系的查询混合代理综合方法向量和图的混合搜索复杂的事实查询深度研究代理多步推理带有证据追踪的思路推理复杂的分析问题FusionGraphRAGAgent协调多种策略利用探索链进行自适应策略选择最复杂的问题需要多方面分析作为最先进的代理它FusionGraphRAGAgent整合了所有搜索策略并根据查询复杂度动态决定使用哪种方法。它使用 来GraphRAGAgentCoordinator管理不同搜索类型的执行。搜索系统搜索系统实现了各种检索策略从简单的向量检索到具有探索链和证据跟踪功能的复杂多步骤推理。搜索系统架构搜索系统针对不同类型的查询采用不同的搜索策略和模式向量相似性检索用于NaiveSearchTool文本LocalSearchTool块的精确匹配Map-Reduce 模式用于GlobalSearchTool跨知识图谱社区聚合信息思路推理用于DeepResearchTool对问题进行多步骤推理探索链用于ChainOfExplorationSearcher图形遍历探索关系路径社区感知搜索利用知识图谱中的社区结构获取上下文相关的结果双路径搜索结合精确路径和模糊路径与 LLM 比较来确定最佳结果实现ChainOfExplorationSearcher了一种先进的图形遍历算法从查询中识别出的初始实体开始根据查询复杂度动态调整探索宽度使用法学硕士指导来选择最佳探索路径维护探索记忆以避免冗余路径跟踪可解释性的完整推理路径同时EvidenceChainTracker保留推理过程中使用的证据记录记录推理步骤及其相关证据为不同的证据项目分配置信度分数检测证据之间的矛盾为最终答案生成适当的引用文档处理与知识图谱构建知识图谱构建管道通过多阶段处理方法将原始文档转换为结构化的知识表示。文档到知识图谱管道支持的文件格式和处理文件格式处理程序方法实现细节.txt_read_txt()UTF-8chardet 回退到 GBK.pdf_read_pdf()逐页提取的 PyPDF2.md_read_markdown()直接读取UTF-8文本.docx_read_docx()python-docx段落提取.doc_read_doc()win32com → texttract → python-docx 后备.csv_read_csv()基于行的文本转换.json_read_json()格式化的 JSON 字符串输出.yaml/.yml_read_yaml()YAML 到格式化文本的转换文本分块配置范围默认值来源CHUNK_SIZE500config/settings.py:35OVERLAP100config/settings.py:36similarity_threshold0.9config/settings.py:37请求处理数据流系统通过结构化的管道处理查询从用户输入到最终响应。数据流根据所选代理类型而变化但遵循一致的模式。端到端查询处理流程代理选择和执行流程系统集成和通信模式该系统采用分层集成模式组件之间接口清晰。各层通过定义明确的 API 和数据契约进行通信。组件集成架构API 端点结构端点组文件路径关键终点目的聊天 APIserver/routers/chat.py/chat/chat/stream /chat /chat/stream查询处理和流式传输图形管理server/routers/graph.py/graph/entities/graph/relations /graph/entities /graph/relations知识图谱操作反馈server/routers/feedback.py/feedback用户反馈收集模型管理server/routers/models.py/models/validate模型验证和状态缓存系统集成配置管理该系统采用两层配置方法用于基础设施设置的环境变量和用于应用程序参数的 Python 配置文件。配置架构配置参数类别类别关键参数源文件目的知识图谱themeentity_typesrelationship_types theme entity_types relationship_typesconfig/settings.py:11-32图形模式定义文本处理CHUNK_SIZEOVERLAPsimilarity_threshold CHUNK_SIZE OVERLAP similarity_thresholdconfig/settings.py:35-37文档分块策略社区检测community_algorithmCOMMUNITY_BATCH_SIZE community_algorithm COMMUNITY_BATCH_SIZEconfig/settings.py:47,84图聚类性能调优MAX_WORKERSBATCH_SIZEGDS_MEMORY_LIMIT MAX_WORKERS BATCH_SIZE GDS_MEMORY_LIMITconfig/settings.py:70-81并行处理增量更新conflict_strategyconfig/settings.py:43更新冲突解决前端用户界面exampleslc_descriptiongl_description examples lc_description gl_descriptionconfig/settings.py:52-63用户界面内容环境变量配置变量组变量配置目标模型 APIOPENAI_API_KEYOPENAI_BASE_URLOPENAI_LLM_MODELOPENAI_EMBEDDINGS_MODEL OPENAI_API_KEY OPENAI_BASE_URL OPENAI_LLM_MODEL OPENAI_EMBEDDINGS_MODEL一站式服务集成数据库NEO4J_URINEO4J_USERNAMENEO4J_PASSWORD NEO4J_URI NEO4J_USERNAME NEO4J_PASSWORDNeo4j 连接监控LANGSMITH_TRACINGLANGSMITH_API_KEYLANGSMITH_PROJECT LANGSMITH_TRACING LANGSMITH_API_KEY LANGSMITH_PROJECTLangSmith 集成模型参数TEMPERATUREMAX_TOKENSVERBOSE TEMPERATURE MAX_TOKENS VERBOSELLM 行为部署文档https://github.com/1517005260/graph-rag-agent/blob/master/assets/start.md借鉴项目GraphRAG – 微软开源的知识图谱增强 RAG 框架llm-graph-builder – Neo4j 官方 LLM 建图工具LightRAG – 轻量级知识增强生成方案deep-searcher – Zilliz团队开源的私域语义搜索框架ragflow – 企业级 RAG 系统{ target:简单认识我, selfInfo:{ genInfo:大厂面试官中科院硕士从事数据闭环业务、RAG、Agent等承担技术平台的偏综合性角色。善于调研、总结和规划善于统筹和协同喜欢技术喜欢阅读新技术和产品的文章与论文, contactInfo:abc061200x, v-adding disabled, slogan:简单、高效、做正确的事, extInfo:喜欢看电影、喜欢旅游、户外徒步、阅读和学习不抽烟、不喝酒无不良嗜好 } }如何学习AI大模型我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】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。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】