Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.31.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-08-05 01:22 UTC

microsoft / graphrag

A modular graph-based Retrieval-Augmented Generation (RAG) system

Python · Jupyter NotebookMIT★ 35.247 Sterne⑂ 3.701 Forksseit März 2024Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekNetzwerkdienstwie das ermittelt wird
#graphrag#rag#llm#llms#gpt#gpt-4#gpt4

microsoft/graphrag erreicht einen Gesundheitsindex von 96 von 100 und liegt damit im Bereich Außergewöhnlich. Am stärksten schneidet es bei Community & Adoption (94/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (54/100). Zuletzt heute aktualisiert. 2 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

96
gesamt / 100
Außergewöhnlich

Software-Gesundheitsindex

Metriken werden auf einer standardisierten Skala von 1–100 in gewichtete Kategorien gruppiert. Der Gesamtwert beginnt als ihr gewichtetes Mittel, kalibriert auf die Verteilung des öffentlichen Registers, sodass die Stufen Perzentilbedeutung tragen; sobald öffentliche Evidenz die Richtlinie für Hochrisikojurisdiktionen auslöst, wird die Bewertung angepasst und erhält die Obergrenze Gefährdet von 34.

96
Außergewöhnlich93-100Die Spitzengruppe des Registers (≈ obere 5 %); erfüllt im Wesentlichen alle geprüften Kriterien
Exzellent80-92Durchgehend stark; geringfügige Lücken
Gut65-79Gesund; Lücken sind begrenzt und beherrschbar
Mittel50-64Akzeptabel mit deutlichen Lücken; Überprüfung empfohlen
Schwach35-49Wesentliche Schwächen in mehreren Bereichen
Gefährdet20-34Erhebliche Schwächen; eine Übernahme erfordert Vorsicht
Kritisch1-19Schwerwiegende Probleme (aufgegeben, nur ein Maintainer, keine Hygiene)
VitalitätCommunity &VerbreitungNachhaltigkeit &GovernanceEngineering-QualitätSicherheitAI Readiness

Bewertungsprofil

Jede Achse ist eine Kategorie. Die Form zählt mehr als der Durchschnitt — ein gesundes Projekt füllt die gesamte Fläche, während ein Profil aus Spitzen und Kratern bedeutet, dass Stärke in einer Dimension Risiken in einer anderen verdeckt.

Der gewichtete Gesamtwert 83 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 96 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

MicrosoftOrganisation
126.867 Follower8.242 öffentliche Reposseit Dez. 2013

Dieses Repository wird von einer Organisation getragen — geteilte, rechenschaftspflichtige Trägerschaft, die jeden einzelnen Maintainer überdauern kann.

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPIgraphrag3.1.174.71747vor 18 Tagen
PyPIgraphrag-llm3.1.131.67612vor 18 Tagen
PyPIgraphrag-cache3.1.1-12vor 18 Tagen
PyPIgraphrag-input3.1.131.57412vor 18 Tagen
PyPIgraphrag-common3.1.132.19512vor 18 Tagen
PyPIgraphrag-storage3.1.1-12vor 18 Tagen
PyPIgraphrag-vectors3.1.131.38012vor 18 Tagen
PyPIgraphrag-chunking3.1.131.40812vor 18 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

Lebt das Projekt — wird Code geschrieben und werden Releases ausgeliefert?

89Exzellent · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

81Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
17.3/36Commit-Rhythmus — 25/52 Wochen mit Commits
17.4/18Commit-Volumen — 85 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 14 commit(s) and 9 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year85
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year25

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 41 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 17 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 18,9 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count41
latest_release_tagv3.1.1
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release17
mean_days_between_releases18,9
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): OpenSSF Scorecard: Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Community & Verbreitung

Hat das Projekt Nutzer, Downloads, Aufmerksamkeit und ein einladendes Umfeld für Beitragende?

94Außergewöhnlich · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

98Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
60/60Stars — 35.247 Stars
25/25Forks — 3.701 Forks
12.8/15Watcher — 201 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks3.701
stars35.247
watchers201
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

92Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (MIT)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
13.5/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges4
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductja
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateja

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

89Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
71.6/80Downloads pro Monat — 232.950 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesgraphrag, graphrag-llm, graphrag-cache, graphrag-input, graphrag-common, graphrag-storage, graphrag-vectors, graphrag-chunking
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads232.950
unverified_packages_excluded—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Abhängige in der Registry. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Nachhaltigkeit & Governance

Überdauert das Projekt die Menschen, die es tragen — Bus-Faktor, Reaktionsfähigkeit, Trägerschaft und Paketpflege?

83Exzellent · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

64Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
25.2/54Bus-Faktor — 2 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
15.1/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 33 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 49 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 9 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor2
contributors_sampled49
top_contributor_share0,329

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

75Gut
Wie die Bewertung erfolgt
41.8/42Issue-Lösungsquote — 100 % der Issues geschlossen
18.5/30PR-Annahme — 746/1.212 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — 0/12 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
15/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — all changesets reviewed
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs746
open_issues4
closed_issues826
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d8
prs_decided_30d45
issue_closed_ratio0,995
closed_unmerged_prs466
first_time_authors_30d12
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d12

Eigentümerschaft & Trägerschaft

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain — Verifizierungsstatus der Domain für diese Organisation nicht ausgelesen
25/25Reichweite des Inhabers — 126.867 Follower von microsoft
25/25Kontohistorie — 8.242 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 12 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers126.867
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginmicrosoft
public_repos8.242
account_age_days4.620
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 8 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 18 Tagen
20/20Versionshistorie — 47 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesgraphrag, graphrag-llm, graphrag-cache, graphrag-input, graphrag-common, graphrag-storage, graphrag-vectors, graphrag-chunking
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish18

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

81Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

68Gut
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 10 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
0/16Linter-Konfiguration
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_confignein
has_precommit_confignein

Dokumentation

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://microsoft.github.io/graphrag/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 7 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsgraphrag, rag, llm, llms, gpt, gpt-4, gpt4
has_wikija
homepagehttps://microsoft.github.io/graphrag/
docs_sitehttps://microsoft.github.io/graphrag/
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

Sind die sichtbaren Sicherheits- und Lieferkettenpraktiken belastbar, ohne ungeklärte Exposition gegenüber Hochrisikojurisdiktionen?

73Gut · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

66Gut
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
3.8/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
7.5/7.5Code-Review — all changesets reviewed
2.5/2.5Contributors — project has 9 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Lizenz — license file detected
7.5/7.5Maintained — 14 commit(s) and 9 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — keine Daten
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
5/5SAST — SAST tool is run on all commits
5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — keine Daten
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 98 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate6,6
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Packaging, Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Abhängigkeits-Advisories

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
35/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine direkte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
25/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine indirekte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
0/40Keine offenen Advisories — kein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages113
unassessed_packages0
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Keine offenen Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. Abgeglichen wurde die Laufzeit-Abhängigkeitshülle von pypi:graphrag@3.1.1 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 113 Paketen. Erreichbarkeit wird nicht analysiert.

AI Readiness

Wie gut ist das Repository dafür ausgestattet, mit KI-Coding-Agenten entwickelt und gepflegt zu werden? Trägt ein bewusst kleines Gewicht (4 %): Agenten-Tooling ist ein echtes Pflegesignal, doch ein Repository ohne jedes Signal kann weiterhin 100/100 erreichen.

54Mittel · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

40Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 99 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,99
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

AI-Verify-Loop (Build / Test / Typprüfung)

58Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
0/11Lint-/Format-Konfiguration
11/11Statische Typprüfung — packages/graphrag-cache/graphrag_cache/py.typed, packages/graphrag-common/graphrag_common/py.typed, packages/graphrag-llm/graphrag_llm/py.typed, packages/graphrag-storage/graphrag_storage/py.typed, packages/graphrag/graphrag/py.typed
10/10Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile, lockfile
10/10Belegte Agentenpraxis — 7 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
5/8Automatisierte Wartung — Abhängigkeits-Automatisierung konfiguriert, in den erfassten Commits nicht beobachtet
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilesuv.lock
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_confignein
typecheck_configspackages/graphrag-cache/graphrag_cache/py.typed, packages/graphrag-common/graphrag_common/py.typed, packages/graphrag-llm/graphrag_llm/py.typed, packages/graphrag-storage/graphrag_storage/py.typed, packages/graphrag/graphrag/py.typed
agent_commit_share0,07
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

82Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (packages/graphrag-cache/graphrag_cache/py.typed, packages/graphrag-common/graphrag_common/py.typed, packages/graphrag-llm/graphrag_llm/py.typed, packages/graphrag-storage/graphrag_storage/py.typed, packages/graphrag/graphrag/py.typed)
55/55Handhabbare Dateigrößen — 0/573 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes22.070
source_files_sampled573
oversized_source_files0

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

40Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
0/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto)
0/20MCP-Server
40/40Lauffähige Beispiele — notebooks
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsnotebooks
has_mcp_signalnein
api_schema_files—
interfaces_expected_ofnetwork-service

Eckdaten

35.247GitHub-Sterne
49Mitwirkende
85Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
41Releases
2Bus-Faktor
4offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • First-time contributor figures cover 12 of 33 authors (cap 12)
  • Could not fetch pypi package 'graphrag-monorepo' from its registry
  • Could not fetch pypi package 'unified-copilot' from its registry

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 3.701 ⇿
0Sterne
3.701Forks
15Releases

Wann jeder Stern und Fork hinzugefügt wurde, von GitHub erfasst und nach Tagen gruppiert. Das kumulierte Wachstum steht direkt über den täglichen Zugängen, aus denen es besteht, sodass beide gegeneinander lesbar sind: stetiger organischer Zuwachs sieht ganz anders aus als ein abrupter, kurzlebiger Ausschlag. Wo dieser Unterschied messbar ist, wird er als Wachstumsauthentizität ausgewiesen.

Es wird nur die jüngste Historie angezeigt — dieses Repository überschreitet das Erfassungsfenster, sodass die früheste Historie nicht erfasst wird.

2.5002.7503.0003.2503.5003.7503.701122025-082026-022026-08
Major 1Minor 3Patch 10
OpenSSF Scorecard 6.6 / 10
6.6Gesamtwert

Unabhängige, werkzeugneutrale Sicherheitsbewertung durch das quelloffene OpenSSF Scorecard. Jede Prüfung honoriert eine Sicherheits-Praxis, nicht das Werkzeug eines bestimmten Anbieters. Prüfungen, die Scorecard nicht ermitteln konnte, sind mit k. A. markiert und vom Sicherheitswert ausgeschlossen (nie als null gezählt).Scorecard v5.5.0 · 2026-08-05 01:22 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
5Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
10Code-Reviewall changesets reviewed
10Contributorsproject has 9 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained14 commit(s) and 9 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
k. A.Packagingpackaging workflow not detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
10SASTSAST tool is run on all commits
10Security-Policysecurity policy file detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities98 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 72
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIstreamlit==1.43.0unified-search-app/pyproject.toml
PyPIazure-search-documents~=11.4unified-search-app/pyproject.toml
PyPIazure-storage-blob~=12.20unified-search-app/pyproject.toml
PyPIazure-identity~=1.16unified-search-app/pyproject.toml
PyPIgraphrag==2.5.0unified-search-app/pyproject.toml
PyPIaltair~=5.3unified-search-app/pyproject.toml
PyPIstreamlit-agraph~=0.0.45unified-search-app/pyproject.toml
PyPIst-tabs~=0.1unified-search-app/pyproject.toml
PyPIspacy~=3.8unified-search-app/pyproject.toml
PyPIgraphrag-common==3.1.1packages/graphrag-cache/pyproject.toml
PyPIgraphrag-storage==3.1.1packages/graphrag-cache/pyproject.toml
PyPIgraphrag-common==3.1.1packages/graphrag-chunking/pyproject.toml
PyPIpydantic~=2.10packages/graphrag-chunking/pyproject.toml
PyPIpython-dotenv~=1.0packages/graphrag-common/pyproject.toml
PyPIpyyaml~=6.0packages/graphrag-common/pyproject.toml
PyPItoml~=0.10packages/graphrag-common/pyproject.toml
PyPIgraphrag-common==3.1.1packages/graphrag-input/pyproject.toml
PyPIgraphrag-storage==3.1.1packages/graphrag-input/pyproject.toml
PyPIpydantic~=2.10packages/graphrag-input/pyproject.toml
PyPImarkitdown~=0.1.0packages/graphrag-input/pyproject.toml
PyPIpyarrow>=14.0.0packages/graphrag-input/pyproject.toml
PyPIazure-identity~=1.25packages/graphrag-llm/pyproject.toml
PyPIfastapi>=0.136.3,<1.0packages/graphrag-llm/pyproject.toml
PyPIgraphrag-cache==3.1.1packages/graphrag-llm/pyproject.toml
PyPIgraphrag-common==3.1.1packages/graphrag-llm/pyproject.toml
PyPIjinja2~=3.1packages/graphrag-llm/pyproject.toml
PyPIlitellm==1.92.0packages/graphrag-llm/pyproject.toml
PyPInest-asyncio2~=1.7packages/graphrag-llm/pyproject.toml
PyPIorjson>=3.11.6,<4.0packages/graphrag-llm/pyproject.toml
PyPIpydantic~=2.10packages/graphrag-llm/pyproject.toml
PyPItyping-extensions~=4.12packages/graphrag-llm/pyproject.toml
PyPIaiofiles~=25.1packages/graphrag-storage/pyproject.toml
PyPIazure-cosmos~=4.9packages/graphrag-storage/pyproject.toml
PyPIazure-identity~=1.25packages/graphrag-storage/pyproject.toml
PyPIazure-storage-blob~=12.24packages/graphrag-storage/pyproject.toml
PyPIgraphrag-common==3.1.1packages/graphrag-storage/pyproject.toml
PyPIpandas~=3.0packages/graphrag-storage/pyproject.toml
PyPIpydantic~=2.10packages/graphrag-storage/pyproject.toml
PyPIazure-core~=1.32packages/graphrag-vectors/pyproject.toml
PyPIazure-cosmos~=4.9packages/graphrag-vectors/pyproject.toml
PyPIazure-identity~=1.25packages/graphrag-vectors/pyproject.toml
PyPIazure-search-documents~=12.0packages/graphrag-vectors/pyproject.toml
PyPIgraphrag-common==3.1.1packages/graphrag-vectors/pyproject.toml
PyPIlancedb~=0.34.0packages/graphrag-vectors/pyproject.toml
PyPInumpy~=2.1packages/graphrag-vectors/pyproject.toml
PyPIpyarrow~=25.0packages/graphrag-vectors/pyproject.toml
PyPIpydantic~=2.10packages/graphrag-vectors/pyproject.toml
PyPIazure-identity~=1.25packages/graphrag/pyproject.toml
PyPIazure-search-documents~=12.0packages/graphrag/pyproject.toml
PyPIazure-storage-blob~=12.24packages/graphrag/pyproject.toml
PyPIdevtools~=0.12packages/graphrag/pyproject.toml
PyPIgraphrag-cache==3.1.1packages/graphrag/pyproject.toml
PyPIgraphrag-chunking==3.1.1packages/graphrag/pyproject.toml
PyPIgraphrag-common==3.1.1packages/graphrag/pyproject.toml
PyPIgraphrag-input==3.1.1packages/graphrag/pyproject.toml
PyPIgraphrag-llm==3.1.1packages/graphrag/pyproject.toml
PyPIgraphrag-storage==3.1.1packages/graphrag/pyproject.toml
PyPIgraphrag-vectors==3.1.1packages/graphrag/pyproject.toml
PyPIgraspologic-native>=1.2,<1.3packages/graphrag/pyproject.toml
PyPIjson-repair~=0.30packages/graphrag/pyproject.toml
PyPInetworkx~=3.4packages/graphrag/pyproject.toml
PyPInltk~=3.9packages/graphrag/pyproject.toml
PyPInumpy~=2.1packages/graphrag/pyproject.toml
PyPIpandas~=3.0packages/graphrag/pyproject.toml
PyPIpyarrow~=25.0packages/graphrag/pyproject.toml
PyPIpydantic~=2.10packages/graphrag/pyproject.toml
PyPIspacy~=3.8packages/graphrag/pyproject.toml
PyPIblis~=1.0packages/graphrag/pyproject.toml
PyPItextblob~=0.18packages/graphrag/pyproject.toml
PyPItqdm~=4.67packages/graphrag/pyproject.toml
PyPItyping-extensions~=4.12packages/graphrag/pyproject.toml
PyPItyper~=0.16packages/graphrag/pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 427

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 106 direkte und 321 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIaiofiles—direkt
PyPIaiofiles24.1.0direkt
PyPIaiofiles25.1.0direkt
PyPIaltair5.5.0direkt
PyPIazure-core—direkt
PyPIazure-core1.35.0direkt
PyPIazure-core1.41.0direkt
PyPIazure-cosmos—direkt
PyPIazure-cosmos4.16.1direkt
PyPIazure-cosmos4.9.0direkt
PyPIazure-identity—direkt
PyPIazure-identity1.23.1direkt
PyPIazure-identity1.25.3direkt
PyPIazure-search-documents—direkt
PyPIazure-search-documents11.5.3direkt
PyPIazure-search-documents12.0.0direkt
PyPIazure-storage-blob—direkt
PyPIazure-storage-blob12.26.0direkt
PyPIazure-storage-blob12.30.0direkt
PyPIblis—direkt
PyPIblis1.2.1direkt
PyPIblis1.3.3direkt
PyPIdevtools—direkt
PyPIdevtools0.12.2direkt
PyPIfastapi—direkt
PyPIfastapi0.139.0direkt
PyPIgraphrag2.5.0direkt
PyPIgraphrag3.1.1direkt
PyPIgraphrag-cache3.1.0direkt
PyPIgraphrag-cache3.1.1direkt
PyPIgraphrag-chunking3.1.0direkt
PyPIgraphrag-chunking3.1.1direkt
PyPIgraphrag-common3.1.0direkt
PyPIgraphrag-common3.1.1direkt
PyPIgraphrag-input3.1.0direkt
PyPIgraphrag-input3.1.1direkt
PyPIgraphrag-llm3.1.0direkt
PyPIgraphrag-llm3.1.1direkt
PyPIgraphrag-storage3.1.0direkt
PyPIgraphrag-storage3.1.1direkt
PyPIgraphrag-vectors3.1.0direkt
PyPIgraphrag-vectors3.1.1direkt
PyPIgraspologic-native—direkt
PyPIgraspologic-native1.2.5direkt
PyPIjinja2—direkt
PyPIjinja23.1.6direkt
PyPIjson-repair—direkt
PyPIjson-repair0.30.3direkt
PyPIjson-repair0.61.4direkt
PyPIlancedb—direkt
PyPIlancedb0.17.0direkt
PyPIlancedb0.34.0direkt
PyPIlitellm1.86.2direkt
PyPIlitellm1.92.0direkt
PyPImarkitdown—direkt
PyPImarkitdown0.1.6direkt
PyPInest-asyncio2—direkt
PyPInest-asyncio21.7.2direkt
PyPInetworkx—direkt
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PyPIurllib32.7.0indirekt
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PyPIwcwidth0.8.2indirekt
PyPIweasel0.4.1indirekt
PyPIweasel1.0.0indirekt
PyPIwebcolors25.10.0indirekt
PyPIwebencodings0.5.1indirekt
PyPIwebsocket-client1.9.0indirekt
PyPIwidgetsnbextension4.0.15indirekt
PyPIwrapt1.17.2indirekt
PyPIwrapt2.2.2indirekt
PyPIyarl1.24.2indirekt
PyPIzipp4.1.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:graphrag@3.1.1 zieht 113 Pakete nach sich, direkt und transitiv: 0 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte Abhängigkeiten.

Keine bekannten Advisories betreffen die bewerteten Abhängigkeiten.

Ein Advisory bedeutet, dass die im Abhängigkeitsgraphen erfasste Version in den betroffenen Bereich eines Advisories fällt. Erreichbarkeit wird nicht analysiert, und der Graph enthält Entwicklungs- und Test-Pins — ein Fund kann das Werkzeug betreffen und nicht die ausgelieferte Software.

JSON-Rohbericht maschinenlesbar

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