GraphRAG-SDK

用知识图谱增强 RAG，让 AI 回答更准更懂关系

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署搜索知识 🍴 复刻 147 🐛 待处理 67 👀 关注 4

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GitHub 星标 ★ 1034

维护状态活跃

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费开源项目，Apache-2.0 许可证，可免费使用和部署。

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项目数据

分类搜索知识

开发团队FalkorDB

官网地址https://www.falkordb.com

GitHubhttps://github.com/FalkorDB/GraphRAG-SDK

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源项目，Apache-2.0 许可证，可免费使用和部署。

访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署

是否开源是

开源协议Apache-2.0

主要语言Python

技术栈/模型falkordb,genai,graph-database,graphrag,knowledge-graph,llm,open-source,rag,sdk

GitHub 星标★ 1034

上线时间2024-01-25 00:00:00

代码更新2026-11-08

仓库体积18.1 MB

本站数据更新2026-11-08

维护状态活跃

收录时间2026-08-09

浏览次数1

项目介绍

GraphRAG-SDK 是一个用于构建生成式 AI 应用的 Python 开发工具包，旨在通过图检索增强生成（GraphRAG）技术，帮助开发者快速搭建准确、可扩展的 AI 应用。它解决了传统 RAG 在复杂关系推理和全局理解上的不足，将知识图谱与向量检索结合，提供更精准的上下文检索能力。核心能力包括：图构建与存储、混合检索（向量+图遍历）、可插拔的 LLM 接口、以及面向生产环境的性能优化。该 SDK 设计为模块化，支持多种图数据库和向量数据库，便于集成到现有 AI 工作流中。目前项目处于早期阶段，但已具备完整的文档和示例，适合技术团队探索下一代 RAG 应用。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 1034

技术标签

genai graph-database graphrag knowledge-graph llm

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度：入门约 5 分钟部署方式：Docker 6 步

环境要求

Python 3.10 或更高版本
已安装并运行 Docker
一个可用的 OpenAI API Key（sk- 开头）
本机 6379 与 3000 端口未被占用

安装与启动步骤

1检查 Python 版本

GraphRAG-SDK 要求 Python 3.10+，版本过低需先升级 Python 环境。
```
python --version
```
2启动 FalkorDB

用 Docker 拉取并后台启动 FalkorDB 图数据库，同时映射图数据库端口和浏览器界面端口。
```
docker run -d -p 6379:6379 -p 3000:3000 --name falkordb falkordb/falkordb:latest
```
3安装 SDK

通过 pip 安装 graphrag-sdk 及 litellm 扩展，litellm 用于对接大模型接口。
```
pip install graphrag-sdk[litellm]
```
4安装 PDF 支持

若需要摄取 PDF 文档，改用 pdf 扩展安装；该扩展会在写入图库前清洗非法控制字符。
```
pip install graphrag-sdk[litellm,pdf]
```
5配置 API Key

把 OpenAI API Key 写入环境变量，SDK 调用 LLM 时会读取它。请替换成你自己的真实密钥。
```
export OPENAI_API_KEY="sk-xxxxxxxx"
```
6确认容器运行

查看 falkordb 容器是否处于 Up 状态，以及 6379、3000 两个端口是否已正确映射。
```
docker ps
```

关键配置

配置项	必填	说明	示例
`OPENAI_API_KEY`	是	调用 LLM 所需的 OpenAI 密钥，SDK 从环境变量读取	`sk-xxxxxxxx`
`6379`	是	FalkorDB 主服务端口，SDK 连接图数据库使用	`6379:6379`
`3000`	否	FalkorDB 浏览器界面端口，用于可视化查看图谱	`3000:3000`