在 .NET 中一键集成 GraphRAG，让知识库问答更懂关系推理。
GraphRag.Net 是一个基于 .NET 的 GraphRAG 实现，参考了微软的 GraphRAG 思路，利用 Semantic Kernel 框架构建。它旨在解决传统 RAG 在复杂关系推理上的不足，通过将文本实体和关系抽取为知识图谱，再结合向量检索和图遍历，实现更精准的上下文检索。项目提供 NuGet 包，可快速集成到现有 .NET 应用中，支持自定义 LLM 和嵌入模型，并内置了文本分块、实体抽取、图存储（如 Neo4j）等核心流程。其核心能力包括：从文档中自动构建知识图谱、支持图谱与向量混合检索、提供简洁的 API 接口，适合需要深度语义理解和多跳问答的企业级知识库场景。
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Microsoft GraphRAG、LlamaIndex、LangChain
GraphRag.Net 是开发框架领域的开源项目，由 shuyu-labs 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 822 个项目，GitHub 星标数为 230。
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 2025-10-28。通过NuGet包集成，完全免费。从国内网络环境看，可直接访问。
它主要面向的使用场景是：企业知识库智能问答，需要处理实体间复杂关系。同类可对比的替代方案包括 Microsoft GraphRAG、LlamaIndex、LangChain。
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