GraphRAG4OpenWebUI 是一个专为 Open WebUI 设计的 API 接口,旨在整合微软研究院的 GraphRAG(基于图的检索增强生成)技术。这一项目通过提供一个强大的信息检索系统,支持多种搜索模型,非常适合在开放网页用户界面中使用。
GraphRAG4OpenWebUI 的主要目标是为 Open WebUI 提供一个便捷的接口,以利用 GraphRAG 强大的功能。它集成了三种主要的检索方法,并提供了一个综合的搜索选项,使用户能够获得全面而精确的搜索结果。
本地搜索
全局搜索
Tavily 搜索
全模型搜索
GraphRAG4OpenWebUI 目前支持使用本地语言模型(LLM)和嵌入模型,增加了项目的灵活性和隐私性。具体支持的本地模型包括:
API_BASE
环境变量指向 Ollama 的 API 端点来进行配置。API_BASE
环境变量连接到 LM Studio 的服务。GRAPHRAG_EMBEDDING_MODEL
环境变量指定使用的嵌入模型。这种对本地模型的支持允许 GraphRAG4OpenWebUI 在不依赖外部 API 的情况下运行,从而增强数据隐私并降低使用成本。
确保您的系统上安装了 Python 3.8 或更高版本。然后按照以下步骤进行安装:
克隆代码库:
git clone https://github.com/your-username/GraphRAG4OpenWebUI.git cd GraphRAG4OpenWebUI
创建并激活虚拟环境:
python -m venv venv source venv/bin/activate # 在 Windows 上使用 venv\Scripts\activate
安装依赖项:
pip install -r requirements.txt
注意:graphrag 包可能需要从特定来源安装。如果上述命令无法安装 graphrag,请参考微软研究院的具体说明或联系维护者获取正确的安装方法。
在运行 API 之前,您需要设置以下环境变量。可以通过创建 .env
文件或直接在终端中导出它们:
# 设置 TAVILY API 密钥 export TAVILY_API_KEY="your_tavily_api_key" export INPUT_DIR="/path/to/your/input/directory" # 设置 LLM 的 API 密钥 export GRAPHRAG_API_KEY="your_actual_api_key_here" # 设置嵌入 API 密钥(如果与 GRAPHRAG_API_KEY 不同) export GRAPHRAG_API_KEY_EMBEDDING="your_embedding_api_key_here" # 设置 LLM 模型 export GRAPHRAG_LLM_MODEL="gemma2" # 设置 API 基础 URL export API_BASE="http://localhost:11434/v1" # 设置嵌入 API 基础 URL(默认为 OpenAI 的 API) export API_BASE_EMBEDDING="https://api.openai.com/v1" # 设置嵌入模型(默认是 "text-embedding-3-small") export GRAPHRAG_EMBEDDING_MODEL="text-embedding-3-small"
确保将上述命令中的占位符替换为您的实际 API 密钥和路径。
启动服务器:
python main-en.py
服务器将在 http://localhost:8012
上运行。
API 端点:
/v1/chat/completions
:POST 请求用于执行搜索/v1/models
:GET 请求用于检索可用模型列表与 Open WebUI 集成:
在 Open WebUI 配置中,将 API 端点设置为 http://localhost:8012/v1/chat/completions
。这将允许 Open WebUI 使用 GraphRAG4OpenWebUI 的搜索功能。
示例搜索请求:
import requests import json url = "http://localhost:8012/v1/chat/completions" headers = {"Content-Type": "application/json"} data = { "model": "full-model:latest", "messages": [{"role": "user", "content": "Your search query"}], "temperature": 0.7 } response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data)) print(response.json())
graphrag-local-search:latest
:本地搜索graphrag-global-search:latest
:全局搜索tavily-search:latest
:Tavily 搜索full-model:latest
:综合搜索(包含以上所有搜索方法)INPUT_DIR
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该项目采用 Apache-2.0 许可证 授权。
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