## まとめ

本演習では、GraphRAGおよびTool Calling AI Agentの完全なソリューションを構築する方法を学習しました。実践を通じて、以下のことを習得しました：

- **TiDB Cloud Starter** をAIアプリケーションのデータストレージ層として活用し、AI開発プロセスを加速する方法；
- dspyを使用してテキストからGraph構造を抽出し、知識グラフを構築する方法；
- Graph構造を使用して従来のRAGをGraphRAGに改造し、情報検索のリコール性能を向上させる方法；
- 大規模言語モデル（LLM）のTool Callingメカニズムを使用してAI Agentの機能と能力を向上させる方法；
- 実際の問題を解決し、インテリジェントなタスク処理を実現する完全なAgentを構築する方法。

これらのスキルは、業界の最先端AI技術を習得し、よりインテリジェントで効率的なAIアプリケーションシステムを構築するのに役立ちます。

GraphRAGにご興味がある方は、追加のラボ「[TiDBを使用したGraphRAGとTool CallingによるAgentの構築](/labs/demo_410)」もご用意しています。グラフ抽出を含むGraphRAGの全手順を学ぶことができます。