Graphify离线使用指南：纯代码构图与本地模型配置方法
面向需要在无网或受限网络环境下使用Graphify的开发者，明确其离线运行的边界条件。纯代码构图和读取本地图谱可在依赖就绪后完全离线进行；文档语义处理需预先配置本地Ollama模型并指定后端。本文详解如何通过--code-only参数避免联网调用、如何准备本地模型环境，以及区分本地文件读取与远程MCP服务连接的关键步骤，帮助用户实现真正的本地化知识图谱构建。
纯代码路线可关闭模型处理
Graphify 并非所有操作都必须联网。在依赖准备完成后，纯代码构图和读取已有的本地图谱可以完全离线进行。如果项目仅涉及代码结构分析，可以通过特定参数避免调用外部模型。
在项目根目录执行以下命令，即可提取代码结构并生成报告，全程无需网络连接：
graphify extract . --code-only
graphify cluster-only . --no-label
上述命令中的 --code-only 参数用于仅提取代码信息，--no-label 则避免为社区标签调用模型进行语义标注。这种方式适合对隐私要求高或网络受限的开发环境。
需要注意的是，离线使用前必须确保已安装好 Graphify 工具及对应编程语言的依赖包。仅关闭网络连接不会自动补齐缺失的软件包或资源，因此建议在联网环境下先完成所有基础环境的搭建。
文档离线处理要准备本地模型
如果需要在本地分析文档内容（如 Markdown、PDF 等），则不能仅依靠代码提取，而需要借助大语言模型进行语义理解。此时，可以通过配置本地模型来实现离线处理。
首先，按照官方说明安装支持 Ollama 后端的版本：
pip install graphify[ollama]
接着，在本地机器上安装并启动 Ollama 服务，下载所需的模型文件。模型的首次下载需要网络连接，且机器需具备足够的算力运行模型。仅安装 Graphify 并不会自动获取或启动本地模型。
配置完成后，执行提取命令时显式指定后端为 Ollama：
graphify extract . --backend ollama
若环境中同时设置了云端 API 密钥，务必通过 --backend 参数明确指定使用本地后端，否则系统可能默认尝试连接云端服务。
区分本地文件与远程服务连接
在使用 Graphify 的过程中，需要清晰区分“本地文件读取”与“远程服务连接”两个概念，以便准确判断离线条件。
本地 CLI 工具默认读取项目目录下 graphify-out/graph.json 文件，这一过程完全在本地进行，无需网络。然而，如果使用 MCP（Model Context Protocol）访问图谱，其连接目标取决于配置的服务器地址。若连接的是托管服务，则仍然需要网络连接。
此外，即使图谱数据存储在本地，如果配合编码助手使用云端模型回答问题，交互过程仍会联网。因此，在规划离线工作流时，建议将构图、查询和助手回答三个环节分别检查：
- 构图阶段：确认是否使用了
--code-only或本地后端。 - 查询阶段：确认读取的是本地 JSON 文件还是远程数据库。
- 交互阶段：确认辅助工具是否配置了本地模型而非云端 API。
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