在人工智能和大数据发展的背景下，我们常常需要在项目中实现知识图谱的应用，以便快速、准确地检索和使用信息。

        今天，我将向大家详细介绍如何在一个新的.NET项目中集成GraphRag.Net，这是一个参考GraphRag实现的.NET版本，能够实现图谱数据的存储、检索、和问答功能。

        在此之前，如果你还不熟悉GraphRag.Net的基本原理和实现，可以先参考我之前的文章。接下来，就让我们开始手把手集成GraphRag.Net的实践过程吧！

用.Net实现GraphRag：从零开始构建智能知识图谱

第一步：添加GraphRag.Net的NuGet包

        最简单的方式是通过命令行添加NuGet包：

dotnet add package GraphRag.Net

        当然，你也可以通过Visual Studio 2022进行添加，方便图形化的操作。

第二步：配置项目

        在成功添加NuGet包后，我们需要在程序的启动文件中进行依赖注入配置。首先，在项目根目录添加以下三个配置文件，分别为：

1. OpenAI配置：用于设置大模型接口的API密钥和端点。

2. TextChunker配置：用于设置文档切片的参数。

3. GraphDBConnection配置：用于设置数据库连接，默认支持SQLite和PostgreSQL。

在appsettings.json中添加以下配置：

{  "OpenAI": {    "Key": "sk-xxx",    "Endpoint": "https://api.antsk.cn/",    "ChatModel": "gpt-4o-mini",    "EmbeddingModel": "text-embedding-ada-002"  },  "TextChunker": {    "LinesToken": 100,    "ParagraphsToken": 1000  },  "GraphDBConnection": {    "DbType": "Sqlite", // "PostgreSQL"    "DBConnection": "Data Source=graph.db",    "GraphDBConnection": "graphmem.db",    "VectorSize": 1536 // 仅在使用PostgreSQL时设置  }}

        接着，在Program.cs中进行依赖注入：

// OpenAI配置builder.Configuration.GetSection("OpenAI").Get<OpenAIOption>();// 文档切片配置builder.Configuration.GetSection("TextChunker").Get<TextChunkerOption>();// 配置数据库连接builder.Configuration.GetSection("GraphDBConnection").Get<GraphDBConnectionOption>();
// 注入AddGraphRagNet，这里需要注意，需要先注入配置文件后注入AddGraphRagNetbuilder.Services.AddGraphRagNet();

注意：必须先注入配置文件，然后再注入GraphRagNet，以确保一切工作都已配置完毕。

第三步：使用GraphRag.Net的核心功能

        在完成配置后，我们就可以开始使用GraphRag.Net提供的强大的图谱服务功能了。在需要使用的地方，注入IGraphService：

public class YourService{    private readonly IGraphService _graphService;
    public YourService(IGraphService graphService)    {        _graphService = graphService;    }
    // 以下是核心方法的使用示例}
//.net8新语法可以使用主构造函数进行注public class YourService(IGraphService _graphService){    // 以下是核心方法的使用示例}

在上面的示例中，我们可以调用以下核心方法：

查询所有索引

var graphModel = _graphService.GetAllIndex();

查询索引下的图谱

var graphModel = _graphService.GetAllGraphs(index);

插入文本数据到图谱（未切片）

await _graphService.InsertGraphDataAsync(model.Index, model.Input);

插入文本数据到图谱（切片）

await _graphService.InsertTextChunkAsync(index, txt);

生成社区摘要

await _graphService.GraphCommunitiesAsync(index);

生成全局摘要

await _graphService.GraphGlobalAsync(index);

不同的查询模式

我们提供了两种不同的查询模式，每种模式都有其优缺点：

搜索递归获取节点相关的所有边和节点进行图谱对话

var result = await _graphService.SearchGraphAsync(model.Index, model.Input);

通过社区算法检索社区节点进行对话

var result = await _graphService.SearchGraphCommunityAsync(model.Index, model.Input);

总结

        通过本文的介绍，我们了解了如何在一个新项目中集成GraphRag.Net。根据不同的应用场景，你可以选择不同的查询和摘要生成方法。由于当前导入仅支持文本数据，在实际项目中，可以结合Kernel Memory的自定义Handler来导入不同格式的文档。

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