GraphRAG minimal demo

配合文章《GraphRAG：图增强检索的理论与工程》的最小实现。 用 NetworkX 演示：markdown 文档 → triple 抽取 → 构图 → Louvain 社区 → 2-hop 查询。

依赖

• Python 3.9+
• networkx >= 3.2

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install networkx

运行

python graphrag_mini.py

简化说明

• 抽取：为了离线可跑，用正则规则代替 LLM 抽取。三条规则覆盖 X works at Y、X collaborates with Y、X uses Y。
• 社区：用 NetworkX 内置的 Louvain（近似 Leiden）。
• 查询：局部搜索（Local Search）——找到查询中的实体、做 2-hop 扩展、返回证据链。
• LLM 回答：用 mock 函数，真实场景替换成任意 LLM 调用。

这是教学原型。想做生产级 GraphRAG，请参考 microsoft/graphrag 。