调研：工具组合的进一步完善

结论：
Grok-4思考的角度：效率、兼容性、专精程度、原生、冗余、落地难度、动态支持度、学习曲线等做分析，认为有更佳的技术路线和工具组合。其推荐方案有：
方案1: LlamaIndex + Neo4j/Amazon Neptune + DGL (Deep Graph Library) + Unstructured.io + GraphRAG
方案2: Haystack + ArangoDB + Spektral + Multimodal LLM (如Kosmos-2) + Zep/Graphiti变体
看到很多陌生的词汇和工具，不得不继续深入思考。喂给这个Grok-4的数据，相比之前的AI，缺少了很多份文件和数据内容，因此，可能信息源上有些差别。还需要进一步明确的研究。

背景

同样的背景和文件内容，科学上网用的真正的Grok-4，跟我原本使用别人搭好桥的Grok-4两者所推荐的东西，竟完全不一样。这把我整得有点懵逼。

构建提示词让AI间博弈

针对现实需求背景，我做了一点调研，背景和另一个AI给的调研结论如下：

背景

主流图增强框架四选一，我们选了KAG；接下来，要基于KAG选项，搭建我们的图谱和图知识库，服务于我们的应用场景。

阶段目标

提示词如下：

阶段目标服务于应用场景，我们的应用场景：
一、涉及多模态数据源，要能从照片（文字、其它图像）、笔录、音频中准确地提取主体、关系、属性；
二、要能集成GNN（图卷积），进行深度的隐式关系挖掘和补全；
三、针对小众社交类网络， 要利用拿到的数据，进行网络结构、节点、关系、角色等针对现实的复原；
四、要利用残缺的网络信息，不断推导预测出阶段关键节点（人物）、关系变化、地点、事件及时间，作为线索提供，并针对线索给出一个价值判断和置信度判断；通过迭代持续地拓展该网络结构；

## 调研结论：
推荐组合策略：
用**OpenSPG/KAG**构建推理引擎，
**Neo4j**存储图知识库，
**PyG**添加**GNN**层，
**LLM-KG4QA**资源扩展多模态/预测。
**Graphiti**处理实时社交网络复原。
如果需**可视化加****Gephi**。

请辛辣品评这份调研结论，找茬，并给出你认为更佳的解决方案，并指出更佳之处。要言之有物，客观评价，不可勉强得出结论，实在找不到茬就承认这已经是当前最佳，我也认可你。

逼魔道的回复：

总结

Grok-4思考的角度：效率、兼容性、专精程度、原生、冗余、落地难度、动态支持度、学习曲线等做分析，认为有更佳的技术路线和工具组合。
其推荐方案有：
方案1: LlamaIndex + Neo4j/Amazon Neptune + DGL (Deep Graph Library) + Unstructured.io + GraphRAG
方案2: Haystack + ArangoDB + Spektral + Multimodal LLM (如Kosmos-2) + Zep/Graphiti变体
看到很多陌生的词汇和工具，不得不继续深入思考。这个Grok-4给建议，相比之前的AI，缺少了很多份文件和数据内容，因此，可能信息源上有些差别。

我现在需要把信息源对齐。