摘要：
知识如同璀璨星辰，却是散落在互联网的各个角落。
对于像 NebulaGraph 这样的技术社区而言，海量的知识内容既是宝贵的财富，于开发者和用户而言，也带来了管理与利用的挑战。你是否曾为找一篇关键的技术文章而用时良久？是否曾在项目开发中因技术难题无解而阻塞进度？是否渴望有一个懂得 NebulaGraph 的智能助手，能帮你快速整理和获取知识？让我们看看 NebulaGraph 社区已经有了哪些 AI 助手吧～
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▌一、ChatGPT 上的 NebulaGraph 技术顾问
为了帮助开发者与用户更快掌握 NebulaGraph 的使用技巧，开发者基于 NebulaGraph 官方文档与最佳实践，构建了 “NebulaGraph 图数据库专家” 智能助手，并在 ChatGPT 平台上线。该助手能够精准回答从安装部署、数据导入导出，到查询优化、性能调优等各类问题，为开发者提供即时的技术支持。
核心功能：
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实时解答：涵盖 nGQL 语法、索引管理、查询优化 等关键知识点。
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实践指南：提供 Docker 部署、集群管理、数据迁移 等详细操作教程。
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智能推荐：结合用户查询场景，提供优化策略，提升查询性能。
开发者可随时访问 ChatGPT 版 NebulaGraph 智能助手，获取权威的技术支持，让复杂的图数据库管理变得简单高效。
体验地址 (需魔法和OpenAI Plus)：
https://chat.openai.com/g/g-LZyZ7bmWt
▌二、智谱平台上免费可用的 NebulaGraphAI 助手
智谱平台提供的 NebulaGraph 智能助手，向所有用户免费开放。基于官方文档、社区最佳实践以及真实用户案例，该助手可以帮助开发者更快定位问题，并给出最优解决方案。
使用场景：
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新手指南：快速上手 nGQL 查询，学习图数据库数据建模。
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高级优化：提供 查询调优、索引管理、数据分片策略等进阶技巧。
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经验检索：支持基于真实案例进行问题解析，结合最佳实践提供方案。
智谱平台的 NebulaGraph AI 助手，让用户可以通过对话方式与 AI 进行交互，获得高效、精准的技术解答。
体验地址：https://chatglm.cn/share/FouZk
▌三、Coze 平台的 NebulaGraph 智能助手
Coze 平台（包含国内与海外版本）也提供了 NebulaGraph 智能助手，进一步拓展了技术支持的渠道。无论是初学者还是资深开发者，都可以通过 Coze 平台的智能助手获取专业的 NebulaGraph 指导，避免走弯路。
平台特色：
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全方位支持：涵盖数据存储、查询执行、分布式架构等全栈知识。
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智能推荐：结合实际使用场景，提供个性化的查询与建模建议。
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多语言支持：满足全球开发者需求，提供跨平台、多语言技术文档解析。
在 Coze 平台，用户可以更轻松地获取 NebulaGraph 官方技术支持，提高数据管理和查询效率。
Coze海外（需魔法）体验地址：
https://www.coze.com/store/bot/7361443849018834949
Coze国内体验地址：
https://www.coze.cn/store/bot/7361434194532106294
(感谢社区开发者啊七构建)
▌四、DeepSeek + 腾讯 IMA + NebulaGraph你的本地知识库
腾讯 IMA 接入 DeepSeek 后，NebulaGraph 社区开始尝试基于 DeepSeek + 腾讯 IMA + NebulaGraph 构建本地知识库，进一步提升知识管理与检索能力。用户可通过 IMA 统一管理 NebulaGraph 相关技术文档、案例分享、教程指南，形成结构化的知识体系，并“外挂” DeepSeek-R1 做知识提取和总结 。
优势：
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高效检索：通过自然语言处理（NLP），快速定位关键知识点。DeepSeek 的语义搜索功能能够理解用户的查询意图，提供更精准的搜索结。
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知识沉淀：支持长期存储与结构化管理，让重要信息不再分散。用户可以将本地文档、数据等资源导入 IMA，形成统一的知识。
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智能分析：本地知识库结合 DeepSeek-R1，为用户提供自动知识关联与最佳实践推荐。DeepSeek 能够对知识库中的内容进行深度分析，提供智能推荐和优化建议。
DeepSeek + 腾讯 IMA + NebulaGraph 的本地知识库，使 NebulaGraph 社区的技术资料管理更加高效，提升开发者的学习与查询体验。
体验链接：https://wiki.ima.qq.com/knowledge-base-share?shareId=ef8c9d494fc05d68bb3f50781d71b43cc3b91055d3128761d2a94e31237eb4e9
测试效果；
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▌五、基于 NebulaGraph GraphRAG原生助手
预计今年上半年推出的基于 NebulaGraph 原生 GraphRAG（Graph Retrieval-Augmented Generation）助手通过深度融合图数据与 AI 技术，构建企业级高精准知识检索和智能问答。引入“Human in Loop”理念，确保输出快速且专业。
核心特性：
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图谱驱动的精准检索：支持从非结构化文本中自动构建知识图谱，通过提取关键实体和关系，形成结构化的知识表示。这有助于更好地组织和管理知识。
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生成式模型与结构化知识融合：利用提取的结构化知识作为背景，生成更贴合业务场景的回答。这提升了问答的准确性和连贯性，增强了系统对复杂语义的理解。
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人机协同知识沉淀：GraphRAG 强调“Human in Loop”，既保证了系统的自动化优势，也能够通过人工监督提升决策的准确性和适应性。
NebulaGraph GraphRAG 助手适用于智能问答、知识管理、数据解析和决策支持等多种场景。可以在保证系统高效运行的同时，也能根据实际情况灵活调整知识应用策略，为复杂业务场景下的图数据库管理提供更加全面、精准和安全的技术支持。
上述 AI 助手为开发者提供了多场景、多维度的智能化支持，无论是新手入门还是线上调优，都能找到初步的适配的解决方案，极大提升了开发者与用户的使用体验。
NebulaGraph 社区诚挚邀请您分享使用体验，大家的每一条反馈都助于完善知识覆盖深度，让 AI 助手更贴合真实场景。
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如果你觉得 NebulaGraph能帮到你，或者你只是单纯支持开源精神，可以在 GitHub 上为 NebulaGraph 点个 Star！每一个 Star 都是对我们的支持和鼓励✨
https://github.com/vesoft-inc/nebula
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