Graph+AI：立足DB-GPT社区探索GraphRAG未来架构

m0_74120090 2024-11-27 10:23:30

课时名称

课时知识点

Graph+AI：立足DB-GPT社区探索GraphRAG未来架构

范志东蚂蚁图计算开源负责人薛明 Percena创始人兼CEO

演讲主题 Graph+AI：立足DB-GPT社区探索GraphRAG未来架构基于Graph+AI技术背景，结合DB-GPT社区，阐述GraphRAG架构的设计理念和应用价值，并探索未来GraphRAG架构的演进方向。大纲： 1. Graph+AI技术背景概述 2. 通用GraphRAG架构设计 —— 从向量到知识图谱 3. 图算法赋能GraphRAG架构 —— 图社区摘要与混合检索 4. GraphRAG应用场景与社区价值 5. 持续改进GraphRAG架构

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全球机器学习技术大会-范志东，薛明-Graph+AI：立足DB-GPT社区探索GraphRAG未来架构

Con北京站聚焦技术落地与前沿趋势，核心方向包括： AI工程化：端侧推理、RAG增强、多模态生成成为主流；云原生深水区：混合云治理、湖仓一体架构、可观测性技术持续迭代；安全与效能：大模型安全防御、研发流程标准化、平台工程价值凸显；行业融合：物流、金融、社交等领域的技术跨界创新案例丰富。大会为开发者提供了从理论到实践的全景视角，推动技术向生产力转化。

DB-GPT v0.5.6版本的发布，不仅仅是技术的更新，更是对人工智能可能性的探索。随着GraphRAG框架的加入和多项新特性的支持，我们有理由相信，DB-GPT将在未来扮演更重要的角色，帮助我们解决更复杂的问题。如果你对DB-GPT或者人工智能技术感兴趣，不妨访问GitHub页面，了解更多信息，或者下载体验最新版本。让我们一起见证AI技术的发展和变革！希望这篇博客文章能够帮助你更好地了解DB-GPT v0.5.6版本的更新内容。如果你有任何问题或需要更多信息，请随时与我联系。

在当今知识密集型应用中，检索增强生成(RAG)技术已成为连接大型语言模型与外部知识库的重要桥梁。DB-GPT项目创新性地将图数据库技术引入RAG框架，开发出Graph RAG解决方案，有效解决了传统向量检索中存在的不确定性和可解释性问题。本文将深入解析如何在DB-GPT项目中开发基于图数据库的RAG应用。 ## 核心概念解析 ### 什么是Graph RAG？ Graph RAG是DB-GP

本次解析就到这里了。虽然没能跑通，但是基本的东西已经看到了。我的观点是这个东西也只是个 Demo，而且如果你只是想用 GraphRAG，DB-GPT 不只是一个 RAG，不是一个软件，他是一个堆栈，你懂堆栈的意思吧？所以如果你只是想用 GraphRAG，我建议你直接用微软的。

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