graphrag-server 重大更新：v1.1.2 正式发布！

微软官方 graphrag 自版本 0.4.0 以来进行了大规模的重构，如今已经迭代到 v1.1.2。graphrag-server 上一版一直停留在 v0.4.0。以下是自 0.4.0 以来的重大功能更新，也是本次 graphrag-server 更新将要支持的功能，跟进 graphrag 最新重构。

1.官方重要功能更新

• 支持四种检索模式：
  • basic：基础检索模式，提供快速结果。
  • local：本地数据检索，适合私有化场景。
  • global：全局数据检索，支持动态社区选择。
  • drift：高级动态检索，适应复杂数据流。
• 支持增量更新：便于实时同步新数据。
• 完全定制化 Prompts：支持用户对提示进行灵活调整。
• 动态社区选择：优化全局检索性能。
• 移除流程管理模块 DataShaper：精简系统，提升易用性。

为更好兼容官方 graphrag 的重构，并减少合并冲突， graphrag-server v1.1.2 对代码进行了重构，开源地址：

https://github.com/KylinMountain/graphrag-server

主要改动如下所示。

2. 移除嵌入的 graphrag 源码

• 改为通过 pip 安装 graphrag 依赖。
• 大幅简化代码维护流程，降低复杂性。

3. 优化代码结构

新的代码结构清晰简洁，如下图所示：

graphrag-server 新代码结构

4. 提供默认配置

• Prompts 和 settings.yaml 均已内置，无需额外初始化操作。
• settings.yaml 默认配置了 GLM 的 API 地址和免费模型 glm-4-flash。
• 用户只需将自己的大模型秘钥填写到 .env 文件即可快速启动。
• Embedding 部分默认使用 LM Studio 的地址，方便用户快速上手。
• 默认提供输入文件小说《围城》.txt，节选自第三章方鸿渐与唐晓芙的感情故事。

5. 对话模式支持多种检索

v1.1.2 支持对话使用新增的 basic 检索模式，只需在请求中将 model 设置为 basic 即可。此外，其他三种模式（local、global、drift）也完全支持。以下是一个简单的请求示例：

curl --location 'http://localhost:20213/v1/chat/completions' \
--header 'accept: application/json' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
    "model": "basic",
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": "这些活动的目的是什么"
        }
    ],
    "stream": true
}'

6. 提示

问题生成功能接口已暂时移除，新代码结构尚在调整中，后续版本或许会恢复支持。

总结

graphrag-server v1.1.2 是一次重要的更新，功能更加全面，架构更加简洁。通过优化后的依赖管理和默认配置，用户可以更轻松地体验多种检索模式和增强的对话功能。如果你还未升级，建议尽快尝试！