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。

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，其成员是 hugegraph-llm 和 hugegraph-python-client。hugegraph-ml 和 vermeer-python-client 是可编辑的路径依赖，不在 workspace members 中。当前仓库版本为 1.7.0。

环境要求

HugeGraph-LLM：Python 3.10 或 3.11（>=3.10,<3.12）
HugeGraph-ML：Python 3.10 或更高版本
HugeGraph Python 客户端、Vermeer Python 客户端：Python 3.9 或更高版本
uv 0.7 或更高版本
HugeGraph Server 1.3 或更高版本（推荐 1.5 或更高版本）

可选依赖组

根项目为每个模块声明一个 extra，另有几个组合项：

Extra	安装内容
`llm`	`hugegraph-llm`
`ml`	`hugegraph-ml`
`python-client`	`hugegraph-python-client`
`vermeer`	`vermeer-python-client`
`dev`	pytest、pytest-cov、coverage、pylint、ruff、mypy、ty、pre-commit
`nk-llm`	`hugegraph-llm`、`hugegraph-python-client`，以及编译镜像所需的 Nuitka
`all`	四个模块包

hugegraph-llm 自身还声明了 vectordb extra，用于安装 pymilvus 和 qdrant-client。

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/。

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