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内容大纲
本书深入研究了业界领先的微软与Neo4j GraphRAG解决方案，结合中国国产大模型的应用条件，用一个贯通全书的例子，探索GraphRAG在国内各行业具体应用场景中落地实施的开源集成解决方案，具有较好的可操作性和较高的性价比，尤其适用于资源有限的各种中小型组织快速地开发、测试、集成与部署GraphRAG应用，用大模型AI为传统业务赋能。本书也适用于对GraphRAG技术感兴趣的技术人员、教师、学生等读者，可提供GraphRAG技术现状的概览与快速入门指导。 -
作者介绍
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目录
1 在WSL2上搭建GPU Linux Server深度学习环境
1.1 在Windows WSL2上安装Ubuntu 22
1.2 安装Ubuntu 22 PyTorch深度学习开发环境
1.3 安装配置Jupyter Hub
1.4 在PyTorch上运行HanLP
1.5 Neo4j Community安装配置
2 微软GraphRAG
2.1 微软GraphRAG测试
2.2 Ollama本地运行
3 Neo4j GraphRAG
3.1 安装Docker
3.2 Neo4j KGBuilder安装
3.3 Neo4j KGBuilder测试
3.4 在Python中调用KGBuilder
4 开发GraphRAG应用
4.1 实体关系提取与导入
4.2 实体工程：索引、合并与社区摘要
4.3 局部查询与全局查询
5 Agent开发
5.1 实现多轮对话的GraphRAG局部查询
5.2 用LangSmith调试
5.3 用Agent实现局部查询
5.4 定制自己的Agent
5.5 为Agent增加全局查询
6 在GraphRAG中应用国产大模型
6.1 国产大模型接入LangChain
6.2 用国产大模型构建知识图谱
6.3 在Agent中应用国产大模型
7 本地部署LLM
7.1 Ollama本地部署LLM
7.2 端侧小模型MiniCPM3测试
7.3 其他端侧运行LLM的方法
8 开发GraphRAG APP
8.1 用FastAPI公开Agent调用
8.2 Shiny for Python开发环境安装配置
8.3 Shiny for Python APP开发
9 GraphRAG应用评估
9.1 用Ragas评估GraphRAG应用
9.2 评估指标原理
9.3 LangSmith查看LLM调用序列
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