2025最新出版的《Knowledge Graphs and LLMs in Action》是一本关于人工智能技术融合的权威指南。全书聚焦知识图谱与大语言模型的协同应用，探索如何将知识图谱的结构化推理能力与大语言模型的自然语言理解能力结合，构建更强大、可靠且可解释的AI系统。提供了大量代码示例，涵盖Neo4j、LangChain、Streamlit等工具，致力于减少大语言模型的幻觉问题，提升输出的准确性和可解释性，并结合医疗、金融、文档管理等真实场景，提供可复用的解决方案。本书不仅是技术指南，更是人工智能领域技术融合趋势的前沿探索，为构建下一代智能系统提供了理论与实践的双重支持。适合机器学习工程师、AI工程师、数据工程师，以及对人工智能相关方向感兴趣的硕博研究生。
第一部分：混合智能系统基础
第二部分：从结构化数据源构建知识图谱
3. 从本体创建您的第一个知识图谱
4. 从简单网络到多源集成
第三部分：从文本构建知识图谱
5. 从非结构化数据中提取领域特定知识
6. 使用大语言模型构建知识图谱
7. 命名实体消歧
8. 使用开放LLMs和领域本体的NED
第四部分：知识图谱上的机器学习
9. 知识图谱上的机器学习：入门方法
10. 图特征工程：手动和半自动化方法
11. 图表示学习和图神经网络
12. 使用GNNs进行节点分类和链接预测
第五部分：知识图谱和LLMs的信息检索
13. 知识图谱驱动的检索增强生成
14. 用自然语言向知识图谱提问
15. 使用LangGraph构建问答代理
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