快速开始

Youtu-GraphRAG 快速开始指南：使用 Docker 或 Web UI 部署图增强复杂推理系统，几分钟内开始体验。

概览

本指南将帮助您使用 Docker 或 Web UI 部署方式快速设置和运行 Youtu-GraphRAG。请选择最适合您环境和需求的方法。

系统要求

项目	要求
操作系统	macOS、Linux 或支持 Docker 的 Windows
内存	建议 8GB 以上
磁盘空间	至少 2GB 可用空间
网络	需要互联网连接以下载模型
LLM API	兼容 OpenAI 的 API（如 OpenAI、DeepSeek 等）

方法一：Docker 部署（推荐）

Docker 提供了跨不同环境最可靠和一致的部署体验。

步骤 1：安装 Docker

如果您还没有安装 Docker，请参考 Docker 官方安装指南。

步骤 2：克隆并配置

# 1. 克隆 Youtu-GraphRAG 项目
git clone https://github.com/TencentCloudADP/youtu-graphrag
cd youtu-graphrag

# 2. 从模板创建 .env 文件
cp .env.example .env

步骤 3：配置您的 LLM API

编辑 .env 文件，配置您的 LLM API 凭据：

# DeepSeek API 配置示例
LLM_MODEL=deepseek-chat
LLM_BASE_URL=https://api.deepseek.com
LLM_API_KEY=sk-xxxxxx

# OpenAI API 配置示例
# LLM_MODEL=gpt-4
# LLM_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
# LLM_API_KEY=sk-xxxxxx

步骤 4：构建并运行

# 3. 构建 Docker 镜像
docker build -t youtu_graphrag:v1 .

# 4. 运行容器
docker run -d -p 8000:8000 youtu_graphrag:v1

# 5. 验证服务是否正常运行
curl -v http://localhost:8000

步骤 5：访问 Web 界面

打开浏览器并访问：http://localhost:8000

方法二：Web UI 体验

此方法需要 Python 3.10+ 环境，适用于开发和测试环境。

步骤 1：系统要求

确保您已安装 Python 3.10 或更高版本：

python --version
# 应输出 Python 3.10.x 或更高版本

步骤 2：克隆仓库

# 1. 克隆项目
git clone https://github.com/TencentCloudADP/youtu-graphrag
cd youtu-graphrag

步骤 3：创建虚拟环境

建议创建虚拟环境以避免依赖冲突：

# 2. 在项目目录中创建虚拟环境
python -m venv youtu-graphrag-env

# 3. 激活虚拟环境
# macOS/Linux：
source youtu-graphrag-env/bin/activate

# Windows：
# youtu-graphrag-env\Scripts\activate

步骤 4：配置环境

# 4. 创建 .env 文件
cp .env.example .env

编辑 .env 文件，配置您的 LLM API 设置（与 Docker 方法相同）。

步骤 5：安装并启动

# 5. 安装环境（在虚拟环境中安装依赖）
./setup_env.sh

# 6. 启动 Web 服务
./start.sh

步骤 6：访问应用

服务将在以下地址可用：http://localhost:8000

获取帮助

如果遇到问题：

检查日志：
# Docker 部署 docker logs <container_id> # Web UI 部署 tail -f output/logs/app.log
将日志和错误描述提供至社区：

下一步

成功设置 Youtu-GraphRAG 后：

探索演示：尝试内置的演示数据集
上传您的数据：开始使用您自己的文档构建知识图谱
自定义 Schema：将系统适配到您的特定领域
高级功能：探索社区检测和智能检索能力

🎉 恭喜！ 您现在已经成功运行了 Youtu-GraphRAG。开始探索图增强复杂推理的强大功能吧！

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