夜雨聆风
🔥 刚刚，已开源！Agentic GraphRAG
读百万行源码读到头秃？传统的 RAG 只懂语义不懂结构？ 我基于 LangGraph + Neo4j 手搓了一套 Agentic GraphRAG 系统，专治各种“代码看不懂”！👊
✅ P2 [极客启动]：Service Ready! 终端交互界面，加载本地 Embedding 和知识图谱，极客范拉满。🤖
✅ P3 [深度逻辑]：问算法细节（如 KL 散度），它不仅懂数学，还懂代码里的 torch.clamp 数值稳定处理。📐
✅ P4 [拒绝幻觉]：问它不支持的 DPO，它通过全库检索后诚实回答“没有”，绝不瞎编！这是企业级 Agent 的底线。🚫
✅ P5 [架构梳理]：搞不懂分布式训练 Actor 和 Reference Policy 怎么通信？它能跨文件把数据流讲得明明白白。🕸️
✅ P6 [配置解析]：FSDP 复杂参数记不住？它直接解析 Config 类，扔给你 YAML 模板。⚙️
✅ P7 [核心原理]：PPO 优势计算逻辑太绕？从 GAE 到 Masking 处理，它给你抽丝剥茧。📊
https://github.com/ZHAOoops/agentic-graphrag
不再是简单的套壳，而是真正的 Agentic Workflow！项目已开源，简历缺项目的同学速存！👇
🖼️ 全能表现（看图说话）：
✅ P1
[项目主页]：拒绝黑盒！基于 双流检索 (Graph + Vector) 的下一代代码助手架构。✅ P2 [极客启动]：Service Ready! 终端交互界面，加载本地 Embedding 和知识图谱，极客范拉满。🤖
✅ P3 [深度逻辑]：问算法细节（如 KL 散度），它不仅懂数学，还懂代码里的 torch.clamp 数值稳定处理。📐
✅ P4 [拒绝幻觉]：问它不支持的 DPO，它通过全库检索后诚实回答“没有”，绝不瞎编！这是企业级 Agent 的底线。🚫
✅ P5 [架构梳理]：搞不懂分布式训练 Actor 和 Reference Policy 怎么通信？它能跨文件把数据流讲得明明白白。🕸️
✅ P6 [配置解析]：FSDP 复杂参数记不住？它直接解析 Config 类，扔给你 YAML 模板。⚙️
✅ P7 [核心原理]：PPO 优势计算逻辑太绕？从 GAE 到 Masking 处理，它给你抽丝剥茧。📊
更多实际效果截图，尽在https://github.com/ZHAOoops/agentic-graphrag
🛠️ 硬核技术栈（简历加分项）：
大脑：LangGraph 0.2 (最新版智能体编排)
左脑 (Logic)：Qdrant (向量检索，懂原理)
右脑 (Structure)：Neo4j (知识图谱，懂结构)
模型：支持 OpenAI / DeepSeek。本人用gemini-3-flash-preview的API效果也很棒
💻 小白也能跑通：
📦 Docker 一键部署：不用折腾 Java 环境，一句命令启动数据库。
🚀 单卡 4090 友好：本地跑 Embedding，速度超级快快。
🐛 附带踩坑实录：README 里我记录了所有开发坑（依赖、鉴权、网络），帮大家避雷！
🔗 觉得不错的友友们，求个 Star ⭐️ 鼓励一下！
