## 概述

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> [!IMPORTANT]
> 在开始实验之前，请务必阅读以下信息。
> + 在开始本实验之前，你需要注册一个可计费的 OpenAI 账号，并获取 `OPENAI_API_KEY`。关于如何获取密钥，请参考 [OpenAI 的这份文档](https://help.openai.com/en/articles/4936850-where-do-i-find-my-openai-api-key)。
> + 本实验仅支持 Chrome 浏览器。

在学习完毕人工智能的前置课程之后，你可能希望学习到更加贴近真实场景和业界前沿的解决方案。本实验将带来 GraphRAG 及 Tool Calling AI Agnet 的构建示例。

通过本实验，你将学习：

- 如何使用 **TiDB Cloud Starter** 作为 AI 应用的数据存储层，加速你的 AI 开发流程；
- 如何使用 dspy 从文本中提取 Graph；
- 如何使用 Graph 改造你的 RAG 为 GraphRAG 来提升召回性能；
- 如何使用大语言模型 (LLM) 的 Tool Calling 机制，增加 AI Agent 的能力；
- 如何构建一个 Agent 来解决实际问题。

> [!TIP]
> 点击 **开始** 启动实验环境。
> 环境准备就绪后，分配给您的动手实践会话的资源将填充实际值，您才可以按照实验指南逐步完成练习。