graphRAG

Praktische Anleitung, um dieses Repository lokal zu starten (Python-API + optionales Next.js-UI).

• main.py: einfache FastAPI-Demo mit /ingest und /chat
• app.py: FastAPI-Endpunkt /graph/preview
• ui/: Next.js Frontend (/chat, /ingest, /graph)

• Python 3.10+
• Node.js 18+ (für das UI)
• npm

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt

Windows (PowerShell):

python -m venv .venv
.\.venv\Scripts\Activate.ps1
pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt

Diese API bietet:

• POST /ingest
• POST /chat

Starten:

uvicorn main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000

Schnelltest in zweitem Terminal:

curl -X POST http://localhost:8000/ingest \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"documents":["FastAPI builds APIs quickly","GraphRAG uses retrieval"]}'

curl -X POST http://localhost:8000/chat \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"question":"What uses retrieval?"}'

Diese API bietet:

• GET /graph/preview?entity_keys=A,B,C

Starten:

uvicorn app:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8080

Schnelltest:

curl "http://localhost:8080/graph/preview?entity_keys=A,B,C"

Wenn beide Python-Backends parallel laufen sollen:

• main.py auf Port 8000
• app.py auf Port 8080

Beispiel mit zwei Terminals:

# Terminal 1
uvicorn main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000

# Terminal 2
uvicorn app:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8080

cd ui
npm install
npm run dev

Dann im Browser öffnen: http://localhost:3000/chat

Hinweis: Das UI nutzt standardmäßig http://localhost:8000 als API-Basis (also main.py).

Backend:

pytest

Frontend:

cd ui
npm run typecheck
npm run build

Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Konfigurieren von OpenAI (OPENAI_API_KEY, Embedding-Modell, Chat-Modell) findest du hier:

• docs/openai-ressourcen.md

Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung für lokalen Start per Docker, .env-Konfiguration und Integrationstest (/ingest, /chat) findest du hier:

• docs/milvus-neo4j-integration.md

• ModuleNotFoundError in Python: sicherstellen, dass .venv aktiv ist und pip install -r requirements.txt ausgeführt wurde.
• Port bereits belegt: Backend auf anderem Port starten (z. B. --port 8001) und ggf. UI-Konfiguration anpassen.
• UI kann Backend nicht erreichen: prüfen, ob Backend wirklich auf localhost:8000 läuft.