【GraphRAG+Ollama】本地开源大模型llama3.1与qwen2构建+检索全流程实操对比评测，打造基于知识图谱的本地知识库，本地搜索、全局搜索二合一_哔哩哔哩_bilibili

Name: 【GraphRAG+Ollama】本地开源大模型llama3.1与qwen2构建+检索全流程实操对比评测，打造基于知识图谱的本地知识库，本地搜索、全局搜索二合一
Uploaded: 2024-09-06T15:38:21.000Z
Duration: 29 min 31 s
Channel: 南哥AGI研习社

南哥AGI研习社

视频简介:本期视频实现使用Ollama运行本地大模型qwen2和llama3.1去构建索引、本地和全局检索并进行对比测试，代码同时支持GPT、其他国产大模型。视频详细讲解了项目的配置和部署全过程。主要内容包括：（1）graphrag基础概念（2）Ollama介绍及安装使用（4）使用本地开源大模型构建graphrag索引（5）使用本地开源大模型进行本地检索、全局检索（6）利用FastAPI创建模拟服, 视频播放量 15080、弹幕量 1、点赞数 235、投硬币枚数 140、收藏人数 804、转发人数 103, 视频作者 南哥AGI研习社, 作者简介 大家好，我是坚持AGI(通用人工智能)知识开源分享的南哥，所有源文件免费提供。，相关视频：【GraphRAG+阿里通义千问大模型】构建+检索全流程实操，打造基于知识图谱的本地知识库，本地搜索、全局搜索二合一，【GraphRAG+知识图谱可视化】知识图谱neo4j可视化呈现，构建近2万字文本知识图谱，打造基于知识图谱的本地知识库，本地搜索、全局搜索二合一，Skill 2.0时代，来了。继OpenClaw、Hermes Agent后又一个开始飞速攀升的Agent。实测GitHub最新火爆仓库OpenSquilla。，GraphRAG+阿里云通义千问大模型、百度文心千帆、智谱ChatGML等打造本地知识库，本地搜索、全局搜索二合一！#graphrag #rag #通义千问，LightRAG与GraphRAG对比评测，从索引构建、本地检索、全局检索、混合检索等维度对请求大模型次数、Token消耗、金额消耗、检索质量等方面进行全面对比，LightRAG与GraphRAG基于neo4j数据库进行知识图谱可视化进行质量评测，LightRAG批量增量构建索引，支持TXT、PDF、DOCX、PPTX，我用 DeepSeek Harness，做出了一个真正可交付的项目。，基于LangChain和LangGraph框架实现Agent分诊工作流，结合工具调用、动态路由、长短期持久化记忆、RAG等实现用户意图识别和分诊工作流用例，LangGraph+deepseek-r1+FastAPI+Gradio实现拥有记忆的流量包推荐智能客服web端用例,同时也支持gpt、国产大模型、Ollama，Cursor+RuoYi(若依)=全栈开发界的航母战斗群。一镜到底：聊天式编程，看我从0到1撸出高可用移动端APP应用。可发布到iOS、安卓、鸿蒙、微信小程序等