使用SQLite构建轻量级GraphRAG的指南
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原文英文，约1400词，阅读约需5分钟。
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内容提要
本文介绍了如何使用SQLite构建轻量级GraphRAG系统，替代Neo4j进行文档处理和关系提取。通过GPT模型提取实体和关系，并计算中心性指标优化查询。SQLite适合中小型数据集，提供便携的无服务器解决方案。项目包括文档处理、图管理和查询模块，并用D3.js可视化。尽管SQLite缺乏高级图算法，但结合GPT模型能有效处理文档和查询。完整代码在GitHub上可获取。
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关键要点
- 本文介绍了如何使用SQLite构建轻量级GraphRAG系统，替代Neo4j进行文档处理和关系提取。
- 使用OpenAI的GPT模型提取实体和关系，并计算中心性指标以优化查询。
- SQLite适合中小型数据集，提供便携的无服务器解决方案。
- 项目包括文档处理、图管理和查询模块，并用D3.js进行可视化。
- 尽管SQLite缺乏高级图算法，但结合GPT模型能有效处理文档和查询。
- 完整代码可在GitHub上获取。
- GraphRAG系统采用面向对象的方法，处理文档、提取实体和关系，并存储在SQLite数据库中。
- GraphManager类管理SQLite操作，构建图形，计算中心性指标，并处理图形更新。
- DocumentProcessor类负责分割文档、提取关键实体和关系，并使用GPT模型进行总结。
- GraphManager类计算中心性指标，如度中心性，以识别最重要的节点。
- 运行应用程序的步骤包括克隆代码库、安装依赖、创建环境变量文件和运行应用。
- 使用D3.js可视化图形数据，需先将数据从SQLite导出为JSON文件。
- SQLite为管理GraphRAG系统提供轻量级和易于设置的解决方案，适合约100-1000个文档的数据集。
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