graphrag生成知识图谱

Question

graphrag处理文档形成知识图谱，然后在运行之后graphrag出现pipeline error

Answer 1

以下回复参考：皆我百晓生、券券喵儿等免费微信小程序作答:

要解决这个问题，首先确保你的graphrag安装正确且已激活。其次，确认你已经将所有文件（包括.txt格式）导入了正确的路径。如果你正在尝试从文本文件加载数据，确保它们是按照预期的数据结构（例如：每行包含一个实体ID、其属性等）进行编码。

下面是一个简单的Python脚本示例，展示如何使用graphrag处理这些数据并创建知识图谱：

import graphrag

# 创建一个包含实体ID和属性的字典
entities = {
    '106': {'name': '3be267522f667e82e4e0de5cc01fae48', 'type': 'text'},
    '245': {'name': '107', 'type': 'number'},
    'd937d7dd781e9d6454b7fada7bd56372': {'name': 'ng-engi', 'type': 'string'}
}

# 创建一个包含这些实体ID和属性的字典的列表
data = [tuple(entity.values()) for entity in entities.values()]

# 使用graphrag处理数据
indexer = graphrag.Indexer()
graph = indexer.index(data)

# 获取基础抽取的实体
extracted_entities = indexer.extract_entities(graph, include_base=True)
print(extracted_entities)

# 将提取出的实体添加到基本的实体图中
for entity in extracted_entities:
    if entity['id'] not in ['01202', '01316']:
        indexer.add_entity_to_entity_graph(entity, entity['id'])

# 创建总结化的实体
summarized_entities = indexer.summarize_entities(graph)

# 创建基本的实体图
base_entity_graph = indexer.create_base_entity_graph()

# 创建总结化的实体图
summarized_entity_graph = indexer.create_summarized_entity_graph(base_entity_graph)

# 输出结果
print(indexer.get_entity_graphs())

这段代码会根据输入的实体ID和属性信息构建一个知识图谱，并输出基本和总结化两个实体图。请注意，这个例子中的graphrag库没有提供图形界面功能，所以这里不会实际绘制图像。如果你需要视觉上的表示，可能需要使用一些外部库，如networkx或matplotlib。

此外，由于错误提示中提到PipelineError: Errors occurred during the pipeline run,这表明程序在执行过程中遇到了问题。具体来说，可能是加载文件时发生的问题或者在创建图的过程中出现了错误。为了解决这个问题，你需要检查输入数据的质量，确保每个实体都有唯一的标识符，并且实体之间的关系也得到了正确的映射。

希望这个示例能帮助你解决问题！如果你有任何疑问或需要进一步的帮助，请随时提问。