GraphRAG-Ollama-UI简介概述
GraphRAG-Ollama-UI是一个基于微软GraphRAG的本地模型适配版本，支持使用Ollama进行本地模型支持。它通过Gradio UI提供了一个交互式用户界面，使得用户可以更方便地管理数据、运行查询和可视化结果。该模型的主要优点包括本地模型支持、成本效益高、交互式用户界面、实时图可视化、文件管理、设置管理、输出探索和日志记录。
需求人群：
"GraphRAG-Ollama-UI的目标受众是开发者和数据科学家，他们需要一个本地化、成本效益高且易于使用的模型来处理和分析知识图谱。该产品适合那些希望减少对外部API依赖、提高数据处理效率和可视化效果的用户。"
使用场景示例：
开发者可以使用GraphRAG-Ollama-UI来构建和查询本地知识图谱，提高数据处理的灵活性和效率。
数据科学家可以通过该模型进行复杂的数据查询和分析，获取更深入的洞见。
教育工作者可以利用该工具在教学中展示知识图谱的构建和应用，增强学生的理解和兴趣。
产品特色：
本地模型支持：使用Ollama进行语言模型和嵌入模型的本地支持。
成本效益：消除对昂贵的OpenAI模型的依赖。
交互式UI：用户友好的界面用于管理数据、运行查询和可视化结果。
实时图可视化：使用Plotly在3D中可视化知识图谱。
文件管理：直接从UI上传、查看、编辑和删除输入文件。
设置管理：通过UI轻松更新和管理GraphRAG设置。
输出探索：浏览和查看索引输出和工件。
日志记录：实时日志记录，便于调试和监控。
使用教程：
1. 创建并激活一个新的conda环境：`conda create -n graphrag-ollama -y` 和 `conda activate graphrag-ollama`。
2. 安装Ollama：访问Ollama的网站获取安装说明。
3. 安装所需的包：`pip install -r requirements.txt`。
4. 启动交互式UI：`gradio app.py` 或 `python app.py`。
5. 使用UI：一旦UI启动，可以通过界面执行所有必要的操作，包括初始化项目、管理设置、上传文件、运行索引和执行查询。
6. 可视化图谱：运行数据索引后，转到“索引输出”选项卡，选择最新的输出文件夹并导航到GraphML文件，点击“可视化图”按钮。
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