最近一直在忙着升级以前开发的rag系统，然后前段时间也看了很多GraphRag的框架，什么fast-graphrag，lightrag这些。还给这些框架提了小小的pr，也都合进去了。

这些框架很多其实就是一个demo，真要落地配上图数据库很麻烦。

唉，不过Rag就是这样，demo三天，落地半年。

因为我以前用的是nebula数据库，所以这一次的目标也是搭配nebula数据库来实现的，看了一圈，网上关于这方面的文档还是比较少，所以打算在这里分享一下自己的开发（踩坑）过程。

这一次会使用Llama-index、nebula数据库以及deepseek-v3来实现GraphRag。

先来一个效果图，最近两天比较火的何同学事件，我拿了一篇自媒体写的文章，加上百度的简介信息，提取出了一个图结构。（目前出现了“何世杰”和“何同学”两个实体，应该要进行一个合并或者关联操作。不过数据量足够大的情况下，何世杰这个节点应该是可以通过真名之类的关系关联到何同学。）

然后我新增了一段文本，何同学（本名：何世杰），模型顺利提取出了两个节点的关联关系。