高性能图数据库 TuGraph 由蚂蚁集团和清华大学共同研发，是蚂蚁集团蚂蚁核心开源项目，历经蚂蚁 50 万核图计算集群和 300+ 实际业务场景锤炼，在国际图数据库基准测试中多次获得性能第一。在AI时代的浪潮下，为了进一步加强图数据库的数据分析能力，TuGraph 技术团队不断探索 TuGraph 与 AI 相结合的可能性，在 Text2GQL、GraphRAG、MAS 等多方面进行了相关的探索。本次演讲我主要分享 TuGraph 团队在 Text2GQL、GraphRAG、MAS 等多方面的探索成果，并展望图数据库与 AI 的未来结合点。

演讲提纲

1. RAG 技术的现状与趋势

• 大模型的幻觉问题
• RAG 增强 AI 检索
• RAG 技术现状

2. GraphRAG 增强 AI 搜索

• GraphRAG 的技术优势
• 向量驱动的 GraphRAG 检索
• NLU+Text2GQL 驱动的 GraphRAG

3. 从自然语言到 GraphRAG

• Text2GQL 模型微调与评测
• Text2GQL 语料生成

4. 总结与展望

• GraphRAG 实践分析
• RAG 技术赋能 MAS

您认为，这样的技术在实践过程中有哪些痛点？

• 模型微调的复杂性
• 用户需求多样性和动态变化

演讲亮点

• Graph+AI 的深度融合
• 高性能图数据库的实际应用案例

听众收益

• 了解图技术与 AI 结合的最新进展
• 获取实际应用的技术方案