使用SQLite构建轻量级GraphRAG的指南

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。