从代码中可以看出，这是一个使用HuggingFaceLLM和HuggingFaceEmbedding构建知识图谱查询系统的问题。主要步骤如下：

1. 导入所需的库和模块。
2. 定义一个提示模板(query_wrapper_prompt)。
3. 创建一个HuggingFaceLLM示例，设置相关参数。
4. 创建一个HuggingFaceEmbedding示例，设置模型名称。
5. 定义一个graph_ground_process函数，用于处理文档和问题。
6. 在main函数中，加载数据并调用graph_ground_process函数。

代码中存在一些错误，例如在graph_ground_process函数中，index = KnowledgeGraphIndex.from_documents( 这一行代码应该改为 index = KnowledgeGraphIndex.from_nodes(,因为我们需要从节点构建索引。同时，return self.build_index_from_nodes(nodes, **build_kwargs) 这一行代码中的 **build_kwargs 应该改为 **kwargs。
这个错误是由于在解包kv_cache时，期望得到2个值，但实际上得到了更多的值。为了解决这个问题，你需要检查self_attention函数的实现，确保它返回一个包含两个元素的元组。你可以尝试修改self_attention函数的返回语句，使其返回一个包含两个元素的元组，如下所示：

def self_attention(self, query, key, value, key_padding_mask=None, need_weights=False, attn_mask=None):
    # ... 其他代码 ...

    attention_output = self.attention(query, key, value)

    return attention_output, (kv_cache[0], kv_cache[1])

这样，在调用self_attention函数时，你将获得一个包含两个元素的元组，可以避免ValueError: too many values to unpack (expected 2)错误。