28｜思路拓展：如何使用GraphRAG分析代码结构？

邢云阳

你好，我是邢云阳。
在前面的课程中，我们使用 LangGraph 构建了一个用于生成 Golang Web 后端程序的助手。
为了让它能够稳定地按照我们的要求，生成后端程序中所包含的实体类、路由、中间件等等结构的代码，我们将每一个结构用一个 LangGraph 节点来表示，然后通过分别写提示词以及状态流转的方式分别构建出了每一个结构的代码。最后将代码整合输出后，就达成了目标。
估计你在实现这些代码时也能感受到，节点间是有联系的。比如路由处理函数与实体类代码：
type UserModel struct {
    UserID int
    UserName string
    UserEmail string
}
func usersInfo() []UserModel{
    users :=[]UserModel{
        {UserID: 1, UserName: "User1", UserEmail: "user1@example.com"},
        {UserID: 2, UserName: "User2", UserEmail: "user2@example.com"},
    }
    
    return users
}
func getUsersHandler(c *gin.context){
    users := getUserInfo()
    c.JSON(200,gin.H{
        "users": users,
    })
}

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总结

1. GraphRAG通过知识图谱+图搜索的方式解决了传统RAG搜索无法检测与文本相关联的其他内容的问题。 2. GraphRAG的实现逻辑包括构建知识图谱和图检索，使模型在处理多跳推理或因果关系时更准确、更连贯。 3. GraphRAG的操作简单，使用Python命令行工具能够构建知识图谱，并进行查询测试。 4. GraphRAG的配置文件需要设置models和input，以及进行相应的修改。 5. GraphRAG能够列出相关代码描述并做总结，以及进行代码分析，达到传统RAG无法达到的效果。 6. 传统RAG只能做相似度的匹配，而GraphRAG能够考虑实体间的关系，如用GraphRAG构建的知识图谱能够搜索到“孙悟空”和“齐天大圣”之间的联系。 7. 在构建代码逻辑关系时，GraphRAG需要考虑代码的特殊性，采取先将代码抽取出描述文本，再基于描述文本构建知识图谱的方案。 8. GraphRAG的定位是思路的拓展，欢迎讨论其他好的实践落地方案。 9. 分享本节课的内容给其他朋友，期待下节课再见。

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