根据@deeplearningai和@akollegger的介绍，最新课程《Agentic Knowledge Graph Construction》展示了如何通过多智能体系统自动提取和连接参考资料，构建统一的知识图谱，以增强RAG（检索增强生成）应用的准确性（来源：deeplearning.ai/short-course）。课程由Neo4j创新负责人Andreas Kollegger主讲，涵盖使用Neo4j图数据库构建、存储和访问知识图谱，以及利用Google Agent Development Kit (ADK)开发多智能体系统等实用技能。通过智能体自动完成实体抽取、关系映射、去重和事实核查，显著降低了手动工作量，提高了检索准确性。这种方法帮助企业将发票、产品评论等非结构化数据转化为可查询的业务洞察，例如，直接追踪客户投诉至具体供应商或制造流程。课程强调，知识图谱在高风险场景下比向量检索更具精确性（来源：deeplearning.ai/short-course）。

据ElevenLabs官方推特，最新发布的对话式AI 2.0为企业级语音智能体带来了创新升级，包含先进的轮流对话模型、灵活的语言切换、多角色对话模式以及多模态（语音与文本结合）处理能力。平台还支持批量呼叫，集成内置RAG检索增强生成，提升了对话准确性与上下文理解能力。新版本符合HIPAA和欧盟数据驻留要求，为医疗、金融等行业企业在合规和大规模部署语音AI方面提供了坚实保障（来源：ElevenLabs官方推特，2025年5月30日）。