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在微软GraphRAG复现过程中，因其复杂的程序和源代码的错误，导致很难复现。因此，github中出现了graphrag的精简版本——NanoGraphRAG，该项目提供了一个更小、更快、更干净的 GraphRAG，同时保留了核心功能。 但是很多小伙伴困扰于没有OpenAI的API key，因此本文介绍了如何使用Ollama跑通Graphrag，只需简单的操作即可！欢迎点赞收藏！

一、项目代码获取

使用git命令从github中下载代码：

git clone https://github.com/gusye1234/nano-graphrag.git

二、环境配置

安装依赖项：

cd nano-graphrag
pip install -e .

三、修改文件

因为我们使用的是ollama的embedding和LLM模型，因此需要修改的文件是nano-graphrag/examples/using_ollama_as_llm_and_embedding.py,主要需要修改的有几个地方：
LLM和Embedding模型名称，需要和后面的ollama pull的模型保持一致：

# Assumed llm model settings
MODEL = "llama3.2"# Assumed embedding model settings
EMBEDDING_MODEL = "nomic-embed-text"
EMBEDDING_MODEL_DIM = 768
EMBEDDING_MODEL_MAX_TOKENS = 8192

定义Query函数，修改Query的具体内容：

def query():rag = GraphRAG(working_dir=WORKING_DIR,best_model_func=ollama_model_if_cache,cheap_model_func=ollama_model_if_cache,embedding_func=ollama_embedding,)print(rag.query("What are the top themes in this story?", param=QueryParam(mode="global")))

通过下面的指令下载测试知识库：

curl https://raw.githubusercontent.com/gusye1234/nano-graphrag/main/tests/mock_data.txt > ./book.txt

修改Insert函数，主要修改知识库的位置

def insert():from time import timewith open(f"{WORKING_DIR}/book.txt", encoding="utf-8-sig") as f:FAKE_TEXT = f.read()remove_if_exist(f"{WORKING_DIR}/vdb_entities.json")remove_if_exist(f"{WORKING_DIR}/kv_store_full_docs.json")remove_if_exist(f"{WORKING_DIR}/kv_store_text_chunks.json")# remove_if_exist(f"{WORKING_DIR}/kv_store_community_reports.json")remove_if_exist(f"{WORKING_DIR}/graph_chunk_entity_relation.graphml")rag = GraphRAG(working_dir=WORKING_DIR,enable_llm_cache=True,best_model_func=ollama_model_if_cache,cheap_model_func=ollama_model_if_cache,embedding_func=ollama_embedding,)start = time()rag.insert(FAKE_TEXT)print("indexing time:", time() - start)# rag = GraphRAG(working_dir=WORKING_DIR, enable_llm_cache=True)# rag.insert(FAKE_TEXT[half_len:])

四、Ollama 开启服务

首先需要保证你已经在服务器上下载好了ollama，没有下载的话可以看这篇教程去下载：ollama下载链接。
开启ollama服务：

ollama serve

拉取LLM和embedding模型，需要和前面保持一致：

ollama pull llama3.2
ollama pull nomic-embed-text

ollama run llama3.2

五、测试代码

配置好之后即可开始测试：

cd examples
python using_ollama_as_llm_and_embedding.py

至此，使用ollama复现Nano-GraphRAG完成！