把知识变成图谱，让RAG回答更全局、更懂关系。
langchain-graphrag 是一个基于 LangChain 实现的 GraphRAG 示例项目，旨在将图结构引入检索增强生成（RAG）流程，解决传统向量检索难以处理全局性、多跳关系问题的缺陷。它通过构建知识图谱，将文本实体和关系抽取为图数据，并利用图算法进行查询聚焦的摘要生成，实现从局部到全局的语义理解。项目核心能力包括：从文档中自动抽取实体与关系、构建图索引、支持社区检测与层级摘要、以及结合大语言模型进行多跳推理问答。它提供了完整的代码示例和配置说明，帮助开发者快速理解 GraphRAG 的实现思路，并可作为基础进行二次开发。
microsoft/graphrag、neo4j-labs/llm-graph-builder、getzep/graphiti
langchain-graphrag 是开发框架领域的开源项目，由 ksachdeva 开发，2024 年首次发布。
它收录于开发框架分类，该分类目前共有 795 个项目，GitHub 星标数为 172。
项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-09-13。Apache-2.0许可证，可免费使用和部署。
它主要面向的使用场景是：需要跨文档、多实体关系推理的知识库问答。同类可对比的替代方案包括 microsoft/graphrag、neo4j-labs/llm-graph-builder、getzep/graphiti。
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