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GraphRAG Meets AI |NebulaGraph Meetup 北京站精彩回顾(附 PPT 与回放)

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背景 💻

9 月 21 日,北京站 nMeetup 如期而至,一场以 GraphRAG 和人工智能技术融合为主题的开发者聚会,在金秋的首都拉开帷幕。这一天,我们与 8 位讲师和 140 多位来自五湖四海的行业伙伴们相聚一堂,共同探讨 GraphRAG & AI 的最新发展和应用实践,见证了一场关于智慧与未来的深入对话。

「NebulaGraph GenAI Team Leader @古思为的分享《GraphRAG in NebulaGraph》,让 NebulaGraph RAG 受到不少新朋友的关注,欢迎大家加入 NebulaGraph RAG 技术交流群,一同探索更多可能🌟」

 未能到场的小伙伴们可查阅本次 nMeetup 精彩回顾、 PPT 及直播回放⬇️

Topic 回顾 ⏰

FastGPT Maintainer @杨道升,介绍了 FastGPT 在降低 AI 技术门槛、提升企业效率方面的优势,并分享了 FastGPT 在多个行业的应用案例。

NebulaGraph GenAI Team Leader @古思为,带来了 GraphRAG 在 NebulaGraph 中的最新进展:构建了开箱即用的 GenAI Suite,使 GraphRAG 更易用,且性能更强大。不仅展现了 NebulaGraph 在 GraphRAG 领域的深厚积累,也激发了现场观众对 GenAI Suite 未来发展的极大期待,纷纷积极提问,现场讨论火热。

微软 MVP 大中华区负责人 @Christina Liang , 借本次 nMeetup 为大家介绍了微软 MVP(Microsoft Most Valuable Professional)的项目背景及选拔标准,期待更多乐于分享知识的行业专家们加入。(如需了解更多详情,请见mvp.microsoft.com)

53 AI 创始人@杨芳贤,分享了 AI Agent 在企业落地的案例,细剖析了 Chat Agent 和 Data Agent 两个主要场景下的应用实践,并指出了当前 RAG 方案在企业内部落地时面临的挑战。

博睿数据大数据开发工程师@姚成耀,带来 NebulaGraph 在博睿数据实际生产环境中的应用案例,详述了在使用 NebulaGraph 过程中遇到的问题、解决方案以及二次开发的经验,让大家对 NebulaGraph 的实战能力有了更直观的认识。

Eigent AI Founding Engineer @范文栋,聚焦于将知识图谱与基于 RAG 模型的 Agent 相结合的应用,展示了如何通过图结构的数据进行增强的推理和知识检索,以提升 Agent 的回答质量和推理能力,并介绍了 CAMEL AI 集成 NebulaGraph 的进展。感谢@Wendong @Asuka @Ray @赵越 的贡献~

微软高级云技术布道师@卢建晖,带来了 GraphRAG 优化的实用技巧,详细讲解了如何在 Graph 的构建过程中利用 SLM 来优化 GraphRAG 应用。

语势科技技术负责人@岳洋,从金融领域的实际需求出发,阐述了传统大模型在复杂推理方面的不足,以及图谱技术如何成为解决这一问题的关键。此外,对比了当前各图数据库的优劣势,还从易用性、社区活跃程度等角度,分析为何选择 NebulaGraph 作为 GraphRAG 适合中小企业当前最佳解决方案,为金融行业数据库选型提供了新思路。

社区结语 🎙️

此次 nMeetup 不仅是一场技术交流的盛会,更是一个启迪思维、激发创新的平台。它让我们看到了 GraphRAG 与人工智能技术融合的巨大潜力,也让我们对未来科技发展的方向充满了期待。NebulaGraph 将持续推动 GraphRAG 的技术革新与迭代,为行业提供更高效更智能的解决方案,我们也热切期待与更多志同道合的伙伴携手并肩,共同探索更深入的技术领域。

未来,我们将会有更多的机会与大家见面交流,分享更多的技术心得和实战经验。期待在下一站 nMeetup 中,再次见到熟悉的面孔,结识更多新的朋友!

(留言猜猜我们下一站去哪儿?随机掉落精美周边😄)

回放+PPT🔗


直播回放:点击上方小程序,或点击「阅读原文」,观看更流畅‍‍‍‍‍‍;

PPT获取方式:关注该公众号,后台回复「北京站」。



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