日习一技

昨天我们学习了知识提取阶段的提取图谱工作流，今天我们继续学习另外两个：图谱规范化 和 提取事实声明。 图谱规范化 提取出的原始实体和关系需要进一步处理才能构成完整的知识图谱，finalize_grap

在前面的文章中，我们详细学习了 GraphRAG 索引构建的文档处理阶段，了解了如何将各种格式的原始文档转换为标准化的文本单元。今天我们将深入探索整个索引构建流程中最核心的部分 —— 知识提取，看看

昨天我们对 GraphRAG 的索引构建做了一个基本的概述，了解了其索引构建的整体流程和工作流引擎的设计。今天我们将深入第一个具体阶段 —— 文档处理，这是整个知识图谱构建的起点，负责将各种格式的原始

经过前面对 GraphRAG 项目结构的深入了解，我们已经掌握了它的整体架构和技术栈。今天我们将顺着 graphrag index 命令的调用链，深入探索 GraphRAG 索引构建的核心流程，包括命

经过这几天的动手实践和可视化体验，我们已经对 GraphRAG 的核心功能有了一个基本的了解。今天，我们正式开始深入研究它的源码，首先从熟悉项目结构入手，为我们后续学习其核心工作流（比如索引和查询）打

昨天，我们通过一个端到端的示例，快速体验了 GraphRAG 从数据索引到查询的完整流程。我们知道，GraphRAG 的核心是将非结构化文本转化为结构化的知识图谱。然而，单纯查看 Parquet 格式

在我们之前的学习过程中，曾简单介绍过 RAGFlow 的一个高级特性 —— 提取知识图谱。通过运用 GraphRAG 和 LightRAG 技术，RAGFlow 可以从实体、关系的提取到子图的构建和合

经过前面几天的学习，我们已经深入探讨了 Coze Studio 从知识库的创建到文档入库的完整流程。今天，我们将继续这一探索之旅，深入研究知识库的最后一个核心环节 —— 检索（Retrieval），看

书接上文，当用户在知识库上传文档、表格或图片，然后对知识库进行设置和确认后，Coze Studio 通过发送 IndexDocuments 事件开始了文档的异步处理。这个事件被发送到消息队列后，由 k