配置本地AI实验室，通过对话构建知识图谱
用户让 Hermes Agent 搭建了本地 AI 环境（liteLLM、Postgres、Prometheus、Grafana），并安装了 Gbrain 作为 MCP 服务器，以构建个人知识图谱。
- 具体怎么做
- 根据此综述，Ivan Fioravanti展示了如何通过对话让 Hermes Agent 搭建一个本地 AI 实验室（包含 liteLLM、Postgres、Prometheus 和 Grafana）。另外，Alvaro Cintas 则让 Hermes 安装 Gbrain——这是一个由 Garry Tan 开发的开源项目——并将其作为 MCP 服务器使用，以查询基于实体的召回信息，从而构建个人知识图谱。
- 做到了什么
- 原文将这两种设置都称为可行演示。它引用了 Gbrain 的基准测试，指出其精度比普通向量搜索高 31 分。但原文并未提及任何设置时间、成本或故障情况。
- 上手要点
- 原文只是简要提及了这些示例，因此请查阅 Fioravanti 和 Cintas 的原始文章以了解具体步骤。Hermes 至少需要 64K 个代币的上下文。
你可以这样试
使用 Hermes Agent在我的机器上安装本地 AI 栈，包括[liteLLM、Postgres、Prometheus、Grafana或你选择的其他工具]，然后安装[Gbrain或其他 MCP 知识图谱服务器]，以便我从[我的笔记文件夹]中构建个人知识图谱。在运行每个安装步骤之前请说明细节，删除或覆盖任何内容前也请问我意见。最后确认所有服务正在运行，并给我一个有效的测试查询。