本地电脑大模型系列之 11 微软的 GraphRAG + AutoGen + Ollama + Chainlit = 完全本地多智能体 RAG 超级机器人（教程含源码）

简介

与依赖向量相似性搜索的传统 RAG 方法不同，GraphRAG 从原始文本构建结构化知识图谱，捕获实体、关系和关键声明。这可以增强 LLM 理解和合成复杂数据集的能力，从而产生更准确、更符合上下文的响应。将 GraphRAG 的检索增强生成 (RAG) 优势与 AutoGen AI 代理的对话和面向任务的功能相结合，可以打造出强大的 AI 助手，能够高效处理详细查询、生成和执行代码、创建多页科学报告以及进行数据分析。此外，离线本地 LLM（例如来自 Ollama 或 LM Studio 的 LLM）与 GraphRAG 和 AutoGen 结合使用，可确保经济高效且安全的数据处理。本地 LLM 消除了与在线 LLM 相关的高成本和隐私风险，将敏感数据保留在组织内部并降低运营费用。

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