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Knowledge Graph Rag (Community) - Steps Missing

Offen
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Dieses Issue hat noch niemand übernommen.

Bewertung

Schwierigkeit
2/5
Geschätzter Aufwand
1-3 Stunden
Anfängerfreundlichkeit
38/100
Issue-Typ
Dokumentation
Klarheit
Größtenteils klar
Aktivitätsstatus
Veraltet
Tech-Stack
python
Bereich
ai, documentation

Rechercherichtung

Lies die Anweisungen zu Community Graph RAG rund um die Schritte 6 und 7 und untersuche anschließend community/knowledge_graph_rag/backend/server.py sowie die erwähnte utils/lc_graph.py. Dokumentiere den fehlenden erforderlichen Vorbereitungs- oder Generierungsschritt für knowledge_graph.graphml, damit ein Benutzer dem Beispiel folgen und server.py ohne den gemeldeten Fehler starten kann.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Beschreibung

I am trying to run the Community Graph RAG example as mentioned here. But it looks like there are some steps missing between 6 and 7. When I am doing the python server.py as mentioned in Step 7 I am getting the following error

Traceback (most recent call last):
  File "D:\KnowledgeGrpahRAG\GenerativeAIExamples\community\knowledge_graph_rag\backend\server.py", line 18, in <module>
    from routers import ui_backend,chat,evaluation,visualization
  File "D:\KnowledgeGrpahRAG\GenerativeAIExamples\community\knowledge_graph_rag\backend\routers\chat.py", line 42, in <module>
    KG_GRAPHML_PATH = os.path.join(DATA_DIR, "knowledge_graph.graphml")
  File "C:\Users\avish\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\ntpath.py", line 104, in join
    path = os.fspath(path)
TypeError: expected str, bytes or os.PathLike object, not NoneType

It is looking for knowledge_graph.graphml which possibly is created through some other scripts but not mentioned there. Possibly it will need pre-execution of lc_graph.py under utils folder. Any help to figure out what to do would be appreciated.

Vorherrschende Sprache
Jupyter Notebook
Sterne
4.2k
Forks
1.1k
Ø Merge
10 Std. 15 Min.
Gemergte PRs (30 T.)
1

Beitragsleitfaden

Beitragsleitfaden öffnen

Erste Schritte

  1. Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
  2. Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
  3. Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
  4. Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.

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