如今AI的浪潮席卷而来，我们看到了图在理解复杂关联、提升大模型推理能力方面的巨大潜力。当业界仍在探索 RAG 的边界时，GraphRAG 已凭借其利用图结构增强推理与关联能力的潜力，成为新的焦点。
想和 NebulaGraph 一起，画出 AI 的未来蓝图，帮助影响图数据库 + AI 融合的未来产品方向吗？
NebulaGraph产品组非常想听到你的声音，期待你的真知灼见：
你如何看待 GraphRAG？
• 是“下一代 RAG 的进化形态”？
• 还是“技术炒作大于实际”？
在图数据库与 AI 结合的方向上，你认为什么最值得投入？
• 知识图谱 + 大模型？
• 还是图查询的自然语言化？
你是否了解或探索过使用 NebulaGraph 作为 Graph RAG 的底座？
• 如果有过，你的使用场景是什么？取得了哪些效果？（我们极度渴望听到您的实践案例！）
• 如果还没有，是什么阻碍了你？是缺乏参考、部署复杂性，还是其他原因？
你的声音，对我们至关重要，欢迎在评论区直接留言：
• 关于「GraphRAG」或「图+AI」的任何想法
• 你在实际业务中使用 NebulaGraph 的探索故事
• 对 NebulaGraph 产品的建议
如果你想与产品团队，深度交流关于 NebulaGraph 的一切，欢迎私聊我或 @星云仔打工版 （vx：NebulaGraphbot）
本帖长期有效，你的每一条留言在任何时候都会被看见～
让我们共同定义，图技术与 AI 交融的下一章。NebulaGraph 社区，因每一个你的声音而更加闪亮