GraphRag.Net
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。
项目数据
核心亮点
- 基于 Semantic Kernel，与 .NET 生态无缝集成，支持自定义模型和配置。
- 提供 NuGet 包，开箱即用，降低 GraphRAG 落地门槛。
- 内置图谱构建和混合检索流程，兼顾向量相似度和关系推理。
不足之处
- 文档/社区待观察
- 早期项目，功能完整性和稳定性有待验证。
适用场景
- 企业知识库智能问答，需要处理实体间复杂关系。
- 文档智能分析，如合同、技术手册中的关系抽取。
- 多跳推理场景，如法律条文关联、产品故障诊断。
替代项目
Microsoft GraphRAG、LlamaIndex、LangChain
项目介绍
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