HugeGraph-AI

hugegraph-ai 提供 HugeGraph 的 Python 客户端、图机器学习工具，以及面向知识图谱构建和 GraphRAG 的 LLM 工具。

Apache License 2.0 · Ask DeepWiki

模块

• hugegraph-llm：知识图谱构建、GraphRAG 和自然语言图查询。
• hugegraph-ml：从 HugeGraph 读取图数据并运行图学习模型。
• hugegraph-python-client：管理 Schema、图数据和 Gremlin 查询的 Python SDK。
• vermeer-python-client：调用 Vermeer 图计算服务的 Python SDK。

仓库使用 uv workspace 管理 LLM 和 Python 客户端。HugeGraph-ML 是路径依赖模块，不在 workspace members 中。

环境要求

• HugeGraph-LLM：Python 3.10 或 3.11
• HugeGraph-ML、Python 客户端：Python 3.10 或更高版本
• uv 0.7 或更高版本
• HugeGraph Server 1.5 或更高版本

Docker Compose 部署

仓库提供同时启动 HugeGraph Server 和 RAG 服务的 Compose 文件：

git clone https://github.com/apache/hugegraph-ai.git
cd hugegraph-ai
cp docker/env.template docker/.env
# 编辑 docker/.env，将 PROJECT_PATH 改为当前仓库的绝对路径
touch hugegraph-llm/.env
cd docker
docker compose -f docker-compose-network.yml up -d

默认地址：

• HugeGraph Server：http://localhost:8080
• RAG 服务和 Web 界面：http://localhost:8001

从源码启动 RAG 服务

git clone https://github.com/apache/hugegraph-ai.git
cd hugegraph-ai
uv sync --extra llm
source .venv/bin/activate
cd hugegraph-llm
python -m hugegraph_llm.demo.rag_demo.app

uv sync 会创建根目录下的 .venv。不要在 hugegraph-llm 子目录另建一套环境，否则容易绕过 workspace 锁定的依赖。

安装 ML 依赖

cd hugegraph-ai
uv sync --extra ml
source .venv/bin/activate
cd hugegraph-ml/src

示例脚本位于 hugegraph-ml/src/hugegraph_ml/examples/。

后续阅读

• HugeGraph-LLM
• 配置参考
• REST API
• HugeGraph-ML
• Python 客户端