代码实践！如何使用CAMEL Agents构建 GraphRAG ？

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微软 GraphRAG 项目自7月份开源以来，目前已在 Github 上收获17.4k Star。相比于传统的 RAG 方法在处理复杂查询时还存在的模型幻觉等问题，结合了检索系统和生成模型的 GraphRAG 可以提供更精准和相关的答案。

与此同时，Mistral 和 CAMEL 共同开发了 GraphRAG，并在 CAMEL 框架中引入了 Graph RAG Agent 。通过将知识图谱和向量检索结合，显著提高了 RAG 的检索准确性和性能。

具体技术细节如下：

• CAMEL作为一个多智能体系统框架，提供了知识图谱代理和聊天代理等功能，简化了工作流程。
• MistralAI提供了Mistral Large 2大语言模型和Mistral Embed嵌入模型。
• Neo4j提供了知识图谱数据库。
• Qdrant提供了向量数据库，存储文本嵌入并支持快速向量检索。
• Unstructured.io则负责将非结构化数据转换为结构化格式，为RAG系统做好准备。

9月26日19点，青稞Talk 第24期，Eigent AI Founding Engineer、CAMEL AI开源多智能体框架核心贡献者范文栋，将直播分享《使用 CAMEL Agents 构建 GraphRAG 及应用实践》

https://github.com/mistralai/cookbook/blob/main/third_party/CAMEL_AI/camel_graph_rag.ipynb

Talk 信息

主讲嘉宾

范文栋，Eigent AI Founding Engineer、CAMEL AI开源多智能体框架核心贡献者。

主题提纲

使用 CAMEL Agents 构建 GraphRAG 及应用实践

1、多智能体框架 CAMEL 及工作流介绍

2、传统 RAG VS GraphRAG

3、基于 CAMEL 的 GraphRAG 实现

4、GraphRAG 应用：角色扮演和知识图谱生成实践

直播时间

9月26日（周四）19:00 - 20:00

参与方式

Talk 将在青稞·知识社区上进行，添加【ai_qingke113】对暗号：" 0926 "，报名进群！