关于您的知识图谱(KG)索引在从持久性存储加载时返回空响应的问题，尽管存储索引文件似乎已正确填充，但可能是由于 "text" 字段在 index_struct 中为 null 导致的。
在提供的JSON结构中，"text" 字段设置为 null :

{
  "index_struct": {
    "text": null,
    "doc_id": "446680de-660e-421a-8fdc-ed244bd466ce",
    "embedding": null,
    "extra_info": null,
    "table": {
      ...
    }
  }
}

text 字段对于知识图谱返回有意义的响应至关重要。如果此字段为 null ,则索引可能没有生成响应所需的数据，导致结果为空。
此外，确保提供给 KnowledgeGraphQueryEngine 的 storage_context 包含有效的 graph_store 。graph_store 对于从知识图谱查询和检索数据至关重要。如果 graph_store 没有正确设置或丢失，查询引擎将无法检索任何数据，导致返回空响应。
要解决此问题，请确保：

1. 在将索引保存到持久性存储时，正确填充 text 字段并填充相关数据。
2. 在初始化 KnowledgeGraphQueryEngine 时，storage_context 包含有效的 graph_store 。
   以下是 KnowledgeGraphQueryEngine 应该如何初始化的示例：

storage_context = StorageContext(graph_store=your_graph_store)
query_engine = KnowledgeGraphQueryEngine(storage_context=storage_context)

请确保 your_graph_store 已正确配置并包含必要的模式和数据。
此外，如果您正在使用 LlamaIndex 框架中的 KnowledgeGraphIndex 类，请确保 graph_store 已正确填充。该类包括一种机制，可以在必要时将先前保存的 KG 索引升级到新存储格式：

if (
    len(self.index_struct.table) > 0
    and isinstance(self.graph_store, SimpleGraphStore)
    and len(self.graph_store._data.graph_dict) == 0
):
    logger.warning("Upgrading previously saved KG index to new storage format.")
    self.graph_store._data.graph_dict = self.index_struct.rel_map

这确保了 graph_store 已正确填充来自 index_struct 的关系Map。如果未执行此升级步骤，graph_store 可能仍为空，导致返回空响应。
此外，您可以参考 LlamaIndex 测试中的 test_load_graph_from_storage_simple 函数，以了解如何正确从存储加载图形。以下是测试的简化版本：

def test_load_graph_from_storage_simple(
    documents: List[Document],
    tmp_path: Path,
    mock_service_context: ServiceContext,
) -> None:
    storage_context = StorageContext.from_defaults()

    vector_index_1 = VectorStoreIndex.from_documents(
        documents=documents,
        storage_context=storage_context,
        service_context=mock_service_context,
    )

    vector_index_2 = VectorStoreIndex.from_documents(
        documents=documents,
        storage_context=storage_context,
        service_context=mock_service_context,
    )

    summary_index = SummaryIndex.from_documents(
        documents=documents,
        storage_context=storage_context,
        service_context=mock_service_context,
    )

    graph = ComposableGraph.from_indices(
        SummaryIndex,
        children_indices=[vector_index_1, vector_index_2, summary_index],
        index_summaries=["vector index 1", "vector index 2", "summary index"],
        storage_context=storage_context,
        service_context=mock_service_context,
    )

    query_engine = graph.as_query_engine()
    response = query_engine.query("test query")

    storage_context.persist(str(tmp_path))

    new_storage_context = StorageContext.from_defaults(persist_dir=str(tmp_path))

    new_graph = load_graph_from_storage(
        new_storage_context, root_id=graph.root_id, service_context=mock_service_context
    )

    new_query_engine = new_graph.as_query_engine()
    new_response = new_query_engine.query("test query")

    assert str(response) == str(new_response)

此测试确保图形正确从存储加载，并且查询响应保持一致 1(https://github.com/run-llama/llama_index/blob/main/docs/docs/examples/index_structs/knowledge_graph/index_kg.json)2(https://github.com/run-llama/llama_index/blob/main/llama-index-core/llama_index/core/query_engine/knowledge_graph_query_engine.py)3(https://github.com/run-llama/llama_index/blob/main/llama-index-core/llama_index/core/indices/knowledge_graph/base.py)4(https://github.com/run-llama/llama_index/blob/main/llama-index-core/tests/indices/test_loading_graph.py)。

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我仍然困惑，如何更新我的脚本以确保在创建和存储我的持久存储时，我的rel_map被填充？

@dosu

为了确保在创建和存储持久存储时，rel_map被填充，你需要在插入或更新数据后调用get_rel_map方法。以下是如何更新脚本以包含此步骤的示例：

class SimpleGraphStore(GraphStore):
    """Simple Graph Store.

In this graph store, triplets are stored within a simple, in-memory dictionary.

Args:
simple_graph_store_data_dict (Optional[dict]): data dict
containing the triplets. See SimpleGraphStoreData
for more details.
"""

    def __init__(
        self,
        data: Optional[SimpleGraphStoreData] = None,
        fs: Optional[fsspec.AbstractFileSystem] = None,
        **kwargs: Any,
    ) -> None:
        """Initialize params."""
        self._data = data or SimpleGraphStoreData()
        self._fs = fs or fsspec.filesystem("file")

    def upsert_triplet(self, subj: str, rel: str, obj: str) -> None:
        """Add triplet and update rel_map."""
        if subj not in self._data.graph_dict:
            self._data.graph_dict[subj] = []
        if [rel, obj] not in self._data.graph_dict[subj]:
            self._data.graph_dict[subj].append([rel, obj])

        # Update rel_map after upserting the triplet
        self.rel_map = self.get_rel_map(subjs=[subj])

    def get_rel_map(
        self, subjs: Optional[List[str]] = None, depth: int = 2, limit: int = 30
    ) -> Dict[str, List[List[str]]]:
        """Get depth-aware rel map."""
        return self._data.get_rel_map(subjs=subjs, depth=depth, limit=limit)

# Example usage
graph_store = SimpleGraphStore()
graph_store.upsert_triplet("Software", "Mention in", "Footnotes")
print(graph_store.rel_map)

在这个例子中，在插入三元组后，调用get_rel_map方法来使用新的关系更新rel_map。这确保了rel_map始终用最新的数据1(https://github.com/run-llama/llama_index/blob/main/llama-index-integrations/graph_stores/llama-index-graph-stores-tidb/llama_index/graph_stores/tidb/graph.py)2(https://github.com/run-llama/llama_index/blob/main/llama-index-legacy/llama_index/legacy/graph_stores/kuzu.py)3(https://github.com/run-llama/llama_index/blob/main/llama-index-integrations/graph_stores/llama-index-graph-stores-neo4j/llama_index/graph_stores/neo4j/base.py)4(https://github.com/run-llama/llama_index/blob/main/llama-index-legacy/llama_index/legacy/graph_stores/neo4j.py)5(https://github.com/run-llama/llama_index/blob/main/llama-index-core/llama_index/core/graph_stores/simple.py)填充。

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嘿，@logan-markewich,我已经尝试从dosubot理解以下内容，但我很难正确实现。我只希望能够从持久化目录加载我创建的向量和图形索引，而不必连接到我的nebula图服务器。这是可能的吗？

我想要填充rel_map,因为在index_store.json(图形存储)中它是空的。原因是我认为当我使用这些索引调用持久化目录时，我的关系应该在这里。

你有什么建议吗？我的最终目标是在不要求持续连接到nebula图的情况下部署这个应用程序。