清华大学计算机本科,南加州大学计算机硕士,毕业后就职于蚂蚁集团 TuGraph 团队任开发工程师。专注于图计算 Benchmark、GraphRAG、Text2GQL 等方向的开发工作,以及开源教育合作。

清华大学计算机本科,南加州大学计算机硕士,毕业后就职于蚂蚁集团 TuGraph 团队任开发工程师。专注于图计算 Benchmark、GraphRAG、Text2GQL 等方向的开发工作,以及开源教育合作。
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
2. GraphRAG 增强 AI 搜索
3. 从自然语言到 GraphRAG
4. 总结与展望
您认为,这样的技术在实践过程中有哪些痛点?
演讲亮点
听众收益



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