【开发者必备】TinyGraphRAG实战手册：大模型驱动知识图谱构建全攻略

程序汪小陈

689人浏览 · 2025-10-08 10:20:45

程序汪小陈 · 2025-10-08 10:20:45 发布

在大模型与知识图谱融合的技术浪潮中，TinyGraphRAG凭借轻量化架构与高效流程，成为开发者实现“文档→知识图谱→智能查询”闭环的优选方案。本文基于实战视角，不仅拆解其核心流程（数据处理、社区聚类、检索优化），还补充了算法选型逻辑、落地避坑指南及性能调优建议，帮助开发者快速掌握从技术原理到工程实践的全链路能力。

本文为TinyGraphRAG技术实践笔记，结合实际开发场景补充关键细节，适用于需要用大模型构建领域知识图谱的开发者

一、核心流程概览图

TinyGraphRAG的核心逻辑是“从非结构化文档中提炼结构化知识，并通过分层检索实现精准问答”，整体流程可概括为三步：

数据处理层：将文档转化为三元组并存储到图数据库，完成“文本→知识图谱”的转化；
社区聚类层：对知识图谱进行层级化社区划分，生成社区摘要，构建“图谱→层级知识单元”的聚合；
检索应用层：针对不同类型查询（单实体聚焦/跨实体关联），采用局部或全局检索策略，输出精准答案。

在这里插入图片描述

二、数据处理流程

1. 将文档内容进行分块

a. chunk 策略：滑动窗口的策略

2. 每个分块送入 LLM 进行解析，得到三元组

a. LLM 将首先被提示提取文本中的实体，为实体生成简洁的描述性文本

b. 根据当前文本块中的实体，LLM 被提示从文本中提取这些实体之间的关系，同样生成简介的描述性文本

3. 将三元组导入到 Neo4j

2.1 LLM 生成 entity

input：

"In the latest study, we explored the potential of using machine learning algorithms for disease prediction. We used support vector machines (SVM) and random forest algorithms to analyze medical data. The results showed that these models performed well in predicting disease risk through feature selection and cross-validation. In particular, the random forest model showed better performance in dealing with overfitting problems. In addition, we discussed the application of deep learning in medical image analysis."

output：


<concept>    
    <name>Support Vector Machine (SVM)</name>    
    <description>
        A supervised learning model used for classification and regression tasks, particularly effective in high-dimensional spaces.
    </description>
</concept>
<concept>    
    <name>
        Random Forest Algorithm
    </name>    
    <description>
        An ensemble learning method that builds multiple decision trees and merges them together to get a more accurate and stable prediction, often used to reduce overfitting.
    </description>
</concept>

2.2 LLM 生成三元组

input：


[
    {
        "name": "Gaussian Processes",
        "entity id": "entity-1"
    },
    {
        "name": "Bayesian Optimization",
        "entity id": "entity-2"
    }
]

output：

Subject: The first entity from the given entities.

Predicate: The action or relationship linking the subject to the object.

Object: The second entity from the given entities.


<triplet>
    <subject>Gaussian Processes</subject>
    <subject_id>entity-1</subject_id>
    <predicate>are used to model the objective function in</predicate>
    <object>Bayesian Optimization</object>
    <object_id>entity-2</object_id>
</triplet>

2.3 LLM 实体消歧

input：


[
    {
        "name": "Entity A",
        "entity id": "entity-1"
    },
    {
        "name": "Entity A",
        "entity id": "entity-2"
    },
    {
        "name": "Entity A",
        "entity id": "entity-3"
    }
]

output：


<transformation>
        {
            "entity-2": "entity-1",
            "entity-3": "entity-1"
        }
</transformation>

2.4 导入Neo4j

query = (
    "MERGE (a:Entity {name: $subject_name, description: $subject_desc, chunks_id: $subject_chunks_id, entity_id: $subject_entity_id}) "
    "MERGE (b:Entity {name: $object_name, description: $object_desc, chunks_id: $object_chunks_id, entity_id: $object_entity_id}) "
    "MERGE (a)-[r:Relationship {name: $predicate}]->(b) "
    "RETURN a, b, r"
)

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

大模型 AI 能干什么？
大模型是怎样获得「智能」的？
用好 AI 的核心心法
大模型应用业务架构
大模型应用技术架构
代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
提示工程的意义和核心思想
Prompt 典型构成
指令调优方法论
思维链和思维树
Prompt 攻击和防范
…

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

为什么要做 RAG
搭建一个简单的 ChatPDF
检索的基础概念
什么是向量表示（Embeddings）
向量数据库与向量检索
基于向量检索的 RAG
搭建 RAG 系统的扩展知识
混合检索与 RAG-Fusion 简介
向量模型本地部署
…

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

为什么要做 RAG
什么是模型
什么是模型训练
求解器 & 损失函数简介
小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
Transformer结构简介
轻量化微调
实验数据集的构建
…

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

硬件选型
带你了解全球大模型
使用国产大模型服务
搭建 OpenAI 代理
热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
在本地计算机运行大模型
大模型的私有化部署
基于 vLLM 部署大模型
案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
部署一套开源 LLM 项目
内容安全
互联网信息服务算法备案
…

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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北京朝阳AI社区

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