GraphGen

环境要求

• Python 环境（README 未指定具体版本）
• uv 包管理工具，用于 uv pip install graphg
• 可访问的 LLM 服务及 API Key（synthesizer 与 trainee 各一套）
• 源码运行需可执行 bash 脚本的类 Unix 环境
• 可选：Docker，用于容器方式部署

安装与启动步骤

1. 1安装 GraphGen

   通过 PyPI 安装官方发布的 graphg 包，安装后即可使用 graphg 命令行。

   uv pip install graphg

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2. 2复制环境变量模板

   从源码运行时，在项目根目录生成 .env 文件，后续所有模型配置都写在这里。

   cp .env.example .env

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3. 3填写 .env 配置

   按所选后端填写 synthesizer（建图与造数据）和 trainee（训练用）模型、地址与密钥。

4. 4调整生成参数

   可选。在 examples 下的 YAML 中改 working_dir、graph_backend、kv_backend 和输入文件路径。

5. 5运行生成脚本

   按需要的格式选择对应脚本，例如 cot 生成思维链问答对，其余格式见 README 表格。

   bash examples/generate/generate_cot_qa/generate_cot.sh

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6. 6查看生成结果

   生成的问答数据默认写入 cache/output 目录，用 ls 确认文件已产出。

   ls cache/output

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7. 7CLI 直接运行

   不克隆源码时，可用环境变量加 graphg 命令直接跑，输出目录由 --output_dir 指定。

   SYNTHESIZER_MODEL=your_synthesizer_model_name \
   SYNTHESIZER_BASE_URL=your_base_url_for_synthesizer_model \
   SYNTHESIZER_API_KEY=your_api_key_for_synthesizer_model \
   TRAINEE_MODEL=your_trainee_model_name \
   TRAINEE_BASE_URL=your_base_url_for_trainee_model \
   TRAINEE_API_KEY=your_api_key_for_trainee_model \
   graphg --output_dir cache

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8. 8Docker 方式运行

   先构建镜像，再以 7860 端口启动容器，浏览器访问该端口使用界面。

   docker build -t graphgen .
   docker run -p 7860:7860 graphgen

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关键配置

如何确认成功

执行 ls cache/output 能看到生成的问答数据文件；Docker 方式可打开 http://localhost:7860 界面。

常见问题

注意事项

• 除已列配置外，.env 还需填写 TRAINEE_BASE_URL、TRAINEE_API_KEY 以及 TOKENIZER_MODEL。
• 从源码运行时才需要 cp .env.example .env；PyPI 的 graphg CLI 直接通过命令行环境变量传参。
• README 未给出 Python 版本要求和 git clone 命令，请自行准备源码目录。
• 生成的数据可对接 LLaMA-Factory 等框架直接用于监督微调。