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# LightRAG Knowledge Base Service
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基于 HKU-DS/LightRAG 构建的知识库微服务，专为中文场景优化，支持“事实+图谱”混合检索。
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## 🚀 快速开始
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### 1. 准备工作
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- **Ollama**: 确保 Ollama 服务已启动，并已拉取以下模型：
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- LLM: `deepseek-v3.2:cloud` (或自定义)
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- Embedding: `bge-m3`
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- **Python**: 3.10+ (推荐使用 `uv` 管理环境)
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### 2. 本地运行
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#### 方式 A: 使用标准 pip (推荐)
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```bash
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# 1. 创建并激活虚拟环境
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python3 -m venv .venv
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source .venv/bin/activate # Windows: .venv\Scripts\activate
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# 2. 安装依赖
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pip install -r requirements.txt
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# 3. 启动服务
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python3 -m uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 9600 --reload
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```
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#### 方式 B: 使用 uv (极速)
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```bash
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# 1. 初始化项目
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uv venv
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source .venv/bin/activate
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# 2. 安装依赖
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uv pip install -r requirements.txt
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# 3. 启动服务
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python3 -m uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 9600 --reload
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```
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服务地址: http://localhost:9600
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API 文档: http://localhost:9600/docs
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### 3. Docker 运行
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```bash
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docker build -t lightrag-api .
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docker run -p 9600:9600 --env-file .env lightrag-api
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```
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## 📚 API 文档 (核心)
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| 接口 | 方法 | 描述 | 示例 |
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| :--- | :--- | :--- | :--- |
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| `/query` | POST | 知识检索 | `{"query": "问题", "mode": "hybrid", "stream": true}` |
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| `/ingest/file` | POST | 上传文件 | `multipart/form-data`, file=@doc.pdf |
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| `/documents` | GET | 文档列表 | 查看已索引文档及状态 |
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| `/docs/{id}` | DELETE | 删除文档 | 根据 ID 删除文档及关联图谱数据 |
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**检索模式 (Mode) 说明**:
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- `hybrid` (推荐): 混合检索，同时利用向量相似度(事实)和知识图谱(关系)。
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- `naive`: 纯向量检索，速度快但缺乏深度关联。
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- `local`: 侧重于实体细节的图谱检索。
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- `global`: 侧重于宏观关系的图谱总结。
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## 🛠️ 项目结构
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```text
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├── app/
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│ ├── api/ # 接口路由定义
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│ ├── core/ # 核心逻辑 (RAG实例, Prompt优化)
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│ ├── config.py # 配置管理
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│ └── main.py # 程序入口
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├── index_data/ # [重要] 知识库持久化数据
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│ ├── graph_chunk_entity_relation.graphml # 完整的知识图谱结构 (NetworkX格式)
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│ ├── kv_store_*.json # 键值存储 (文档原文, 实体描述, 关系描述等)
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│ ├── vdb_*.json # 向量数据库 (实体向量, 关系向量, 文本块向量)
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│ └── lightrag_cache.json # LLM 响应缓存 (加速重复查询)
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├── requirements.txt # 依赖列表
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└── .env # 环境变量配置
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## ⚠️ 注意事项
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1. **中文优化**: 已内置针对中文优化的 Prompt，移除了原版对 `{language}` 变量的强依赖，支持中英混合查询自动识别。
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2. **写锁机制**: 当前底层使用文件存储 (NanoVectorDB + NetworkX)，**不支持多进程并发写入**。
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3. **编辑逻辑**: RAG 的“编辑”操作本质是“删除旧文档 -> 重新摄入新文档”。直接修改文本块会导致图谱关系错乱。
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4. **初始化**: 首次启动或摄入大量数据时，需要构建图谱索引，CPU 占用较高，请耐心等待。
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