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我最近在尝试使用GraphRAG，发现它非常棒（虽然有点贵）。

我试图将其集成到我的AI应用程序中，但由于它似乎没有API层，集成起来有点痛苦。有没有现成的解决方案可以将GraphRAG作为API服务运行？如果能作为一个Docker镜像运行就更好了。

讨论总结

本次讨论主要围绕GraphRAG的API集成问题展开，用户普遍反映GraphRAG缺乏API层导致集成困难，同时对其高昂的成本表示关注。讨论中，有用户分享了如何为GraphRAG添加HTTP API的博客链接，并希望有解决方案能将GraphRAG作为API服务运行，最好是能以Docker镜像的形式。此外，还有用户讨论了MS GraphRAG解决方案的成本问题和预处理需求，以及正在开发的新方法。

主要观点

  1. 👍 GraphRAG缺乏API层，导致集成困难
    • 支持理由：用户分享了有用的博客链接，提供了添加HTTP API的指导。
    • 反对声音：暂无。
  2. 🔥 MS GraphRAG解决方案成本高，需要大量预处理
    • 正方观点：用户指出MS GraphRAG不真正使用知识图谱，而是将其转换为向量。
    • 反方观点：暂无。
  3. 💡 希望有解决方案能将GraphRAG作为API服务运行
    • 解释：用户希望有解决方案能将GraphRAG作为API服务运行，最好是能以Docker镜像的形式。

金句与有趣评论

  1. “😂 ImpossiblePlay：I searched around this past week and found this blog to be helpful https://aident.ai/blog/how-to-add-http-api-for-graphrag”
    • 亮点：分享了有用的博客链接，提供了添加HTTP API的指导。
  2. “🤔 gkorland：The MS GraphRAG solution is pretty expensive since it requires a lot of pre processing, it doesn’t really use the Knowledge Graph in the RAG but tries to statically convert the Knowledge Graph in to a set of Vectors (Communities).”
    • 亮点：指出了MS GraphRAG解决方案的成本问题和预处理需求。
  3. “👀 abbas_suppono_4581：GraphRAG is awesome, but pricey. Integration can be tough without an API. Docker image would be great!”
    • 亮点：表达了用户对GraphRAG性能的赞赏，同时提出了价格和API集成的问题。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为积极，用户对GraphRAG的性能表示赞赏，但对其高昂的价格和缺乏API接口的问题表示担忧。主要分歧点在于如何解决GraphRAG的API集成问题，以及如何降低其成本。

趋势与预测

  • 新兴话题：开发新的GraphRAG解决方案，不进行静态预处理，并在RAG阶段使用知识图谱。
  • 潜在影响：改进GraphRAG的API集成和降低成本，将有助于其更广泛的应用于AI领域。