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开场主持，13:25-13:30
主持介绍：张天翊，滑铁卢大学大三，上海 AI Lab AI4S 研究实习生
FastGPT 让企业用 AI 更简单，13:30-13:50
讲师：杨道升
公司：珠海环界云计算有限公司
讲师介绍：FastGPT maintainer，Sealos maintainer，B 站科技区小透明
演讲概要：当在数字化转型的浪潮中，人工智能（AI）已成为企业提升效率、优化服务和增强决策的关键技术。然而，许多企业在尝试引入AI时面临技术复杂性、高昂成本和难以上手的挑战。FastGPT 的问世，正是为了解决这些问题，让企业能够更简单、更快速地利用AI技术。
听众收益：了解前沿AI技术：了解 FastGPT 如何利用最新的人工智能技术，帮助企业提升知识管理和客户服务的效率。
NebulaGraph 在博睿数据的应用实践，13:50-14:10
讲师：姚成耀
公司：北京博睿宏远数据
讲师介绍：博睿数据大数据开发工程师，现负责 NebulaGraph 数据库的开发，维护工作。
演讲概要：博睿数据在使用 NebulaGraph 过程中遇到的问题和解决方案，以及二开的点。
听众收益：NebulaGraph 真实生产环境实操和经验分享。
GraphRAG in NebulaGraph，14:10-14:50
讲师：古思为
公司：NebulaGraph
讲师介绍：NebulaGraph GenAI Team Lead、 commniter、NebulaGraph AI Sutie 等项目作者、Microsoft MVP(Python, AI)
演讲概要：GraphRAG 的背景、发展，我们的 Approach 和未来的工作
听众收益：GraphRAG 的发展、挑战、案例。
Agents with GraphRAG，14:50-15:30
讲师：范文栋
公司：Eigent AI, AI Engineer
讲师介绍：Eigent AI Founding Engineer, CAMEL 多智能体开源框架核心贡献者, 曾任巴斯夫数字化中心 AI 工程师
演讲概要：随着知识图谱在信息检索、问答系统和推荐系统中的应用逐渐普及，如何高效地利用知识图谱来增强 Agent 的推理和决策能力成为了一个重要的探索方向。“Agents with GraphRAG” 议题聚焦于将知识图谱与基于 Retriever-augmented Generation (RAG) 模型的 Agent 相结合，探索如何通过图结构的数据进行增强的推理和知识检索，以提升 Agent 的回答质量、推理能力和上下文理解。
听众收益：通过本议题，参会者将深入理解 GraphRAG 和 Multi-agent 技术的应用潜力，从而为其在各种复杂任务中的实际应用奠定基础。
3:30-3:45 茶歇&合照
AI Agent 企业落地实践与案例拆解，15:45-16:20
讲师：杨芳贤
公司：53AI 创始人
讲师介绍：53AI 创始人& LangGPT 联合创始人，腾讯云 TVP 最具价值专家，多家上市公司的大模型落地顾问。
演讲概要：当前 AI Agent 在企业落地的两个主要场景是 Chat Agent 和 Data Agent ，在 Chat Agent 场景中目前主流的 RAG 方案只能做到 60%-70% 的准确率，而企业对上线到生产环境的智能问答要求极高的准确率，这也是当下大多数大模型项目在企业内部落地效果不佳的重要原因，本议题将结合真实的落地案例来分享与 AI Agent 的落地实践
听众收益：了解大模型能力边界及大模型与 AI Agent 在企业落地的核心技能，了解行业领先落地应用案例。
优化 GraphRAG 的二三事，16:20-16:50
讲师：卢建晖
公司：微软
讲师介绍：微软高级云技术布道师，在 AI Core Team 负责小模型 Phi 3 在全球的技术内容推广，有超过18年的金融，电信，教育等领域的行业解决方案经验，专注在云原生，人工智能，大数据，物联网等领域。在 GenAI 领域著有围绕小模型的《Phi-3 Cookbook》(阅读量超过40万)和 Copilot 应用框架《Semantic Kernel Cookbook》， 并为不同客户提供基于 LLMOps 和 SLMOps 的一体化解决方案
演讲概要：或者您已经在使用 GraphRAG，但您知道如何优化 GraphRAG 吗？特别在 Graph 的构建，虽然我们会依赖于大模型的能力，但如果在端侧大模型的环境下，能否可以利用 SLM 来构建 GraphRAG 应用？本次课程将会和您讲述如何结合 Phi-3.5-Instruct 来构建 GraphRAG ，并结合 Semantic Kernel 构建本地的 RAG 应用。
听众收益：正确了解 GraphRAG
金融领域大模型 GraphRAG 和图谱的结合应用，16:50-17:30
讲师：岳洋
公司：语势科技
讲师介绍：语势科技技术负责人，关注金融领域大模型、数据资产化、云计算等方向。
演讲概要：从业务需求和背景讲大模型不足，复杂推理对图谱的需求和选型过程，大模型向量结果和图谱推理的简单对比
听众收益：金融领域大模型的应用创新。
