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FalkorDB/GraphRAG-SDK

SDK de Python para crear aplicaciones GraphRAG con FalkorDB, que usan un grafo de conocimiento para recuperar contexto relacionado y responder con LLM indicando la procedencia de las fuentes.

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¿Qué es?

GraphRAG SDK es un framework de Python para crear aplicaciones de generación aumentada por recuperación sobre FalkorDB. Extrae entidades y relaciones de documentos y las incorpora a un grafo de conocimiento; luego responde preguntas recorriendo esas relaciones y combinando la búsqueda vectorial y de texto completo. Esto ayuda a responder preguntas de varios saltos cuyos datos están repartidos en distintos fragmentos, algo que la similitud vectorial por sí sola suele pasar por alto.

El SDK registra aristas MENTIONED_IN que vinculan las menciones de entidades con sus fragmentos de origen, y puede devolver el contexto recuperado junto con cada respuesta para que una aplicación compruebe las afirmaciones generadas o se abstenga de responder si no hay pruebas suficientes. Una ontología opcional limita los tipos de entidades y relaciones que se extraen. Cada graph_name aísla los datos de un inquilino.

El SDK admite actualizaciones incrementales mediante update, delete_document y apply_changes, que vuelven a sincronizar solo los archivos modificados, y acepta archivos PDF si está instalado el extra pdf. Los proveedores de LLM y embeddings se configuran mediante LiteLLM o clases de proveedor personalizadas. Requiere FalkorDB versión 4.20 o posterior.

Funciones clave

  • 01Extrae entidades y relaciones de texto y archivos PDF y las incorpora a un grafo de conocimiento de FalkorDB.
  • 02Combina el recorrido del grafo, la búsqueda vectorial, la búsqueda de texto completo y la recuperación mediante texto a Cypher.
  • 03Vincula las menciones de entidades con fragmentos de origen mediante aristas MENTIONED_IN para obtener respuestas trazables.
  • 04Admite un esquema opcional para limitar los tipos de entidades y relaciones extraídos.
  • 05Ofrece actualizaciones y eliminaciones incrementales de documentos para sincronizar grafos mediante CI.
  • 06Aísla los datos por inquilino mediante graph_name.

Casos de uso

  • Crear un bot de preguntas y respuestas sobre documentos internos cuyas respuestas deban citar las fuentes.
  • Responder preguntas de varios saltos que requieren relacionar datos repartidos en muchos documentos.
  • Mantener sincronizado un grafo de conocimiento con un repositorio git volviendo a incorporar los archivos modificados al fusionar un PR.
  • Añadir respuestas fundamentadas con opción de abstenerse en aplicaciones donde las alucinaciones tienen un alto costo.

Inicio rápido

  1. 1

    Instala el SDK con compatibilidad con LiteLLM

    pip install graphrag-sdk[litellm]
  2. 2

    Inicia un servidor de FalkorDB (versión 4.20 o posterior) en Docker

    docker run -d -p 6379:6379 -p 3000:3000 --name falkordb falkordb/falkordb:v4.22.2
  3. 3

    Configura tu clave de API de OpenAI en el entorno

    export OPENAI_API_KEY="sk-..."
  4. 4

    Ingiere un documento, finaliza el proceso y consúltalo usando el ejemplo de Python del README

Antes de usarlo

  • Se requiere un servidor de FalkorDB en ejecución, versión 4.20 o posterior.
  • La ingesta y la generación de respuestas necesitan una clave de API de un LLM, como la de OpenAI.

Temas

#graphrag#rag#knowledge-graph#graph-database#llm#python#falkordb#genai#open-source#sdk

Preguntas frecuentes

¿Qué es GraphRAG-SDK?
SDK de Python para crear aplicaciones GraphRAG con FalkorDB, que usan un grafo de conocimiento para recuperar contexto relacionado y responder con LLM indicando la procedencia de las fuentes. GraphRAG SDK es un framework de Python para crear aplicaciones de generación aumentada por recuperación sobre FalkorDB. Extrae entidades y relaciones de documentos y las incorpora a un grafo de conocimiento; luego responde preguntas recorriendo esas relaciones y combinando la búsqueda vectorial y de texto completo. Esto ayuda a responder preguntas de varios saltos cuyos datos están repartidos en distintos fragmentos, algo que la similitud vectorial por sí sola suele pasar por alto.
¿GraphRAG-SDK es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
GraphRAG-SDK es open source bajo la licencia Apache-2.0. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
¿GraphRAG-SDK sigue mantenido?
Mantenimiento activo. El último commit de GraphRAG-SDK fue el 5 nov 2026.
¿Para qué puedo usar GraphRAG-SDK?
Crear un bot de preguntas y respuestas sobre documentos internos cuyas respuestas deban citar las fuentes. Responder preguntas de varios saltos que requieren relacionar datos repartidos en muchos documentos. Mantener sincronizado un grafo de conocimiento con un repositorio git volviendo a incorporar los archivos modificados al fusionar un PR. Añadir respuestas fundamentadas con opción de abstenerse en aplicaciones donde las alucinaciones tienen un alto costo.
¿Cómo se instala GraphRAG-SDK?
Instala el SDK con compatibilidad con LiteLLM: pip install graphrag-sdk[litellm] Inicia un servidor de FalkorDB (versión 4.20 o posterior) en Docker: docker run -d -p 6379:6379 -p 3000:3000 --name falkordb falkordb/falkordb:v4.22.2 Configura tu clave de API de OpenAI en el entorno: export OPENAI_API_KEY="sk-..." Ingiere un documento, finaliza el proceso y consúltalo usando el ejemplo de Python del README
¿Dónde consigo GraphRAG-SDK?
El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/FalkorDB/GraphRAG-SDK

Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.

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