Knowledge Graphs and LLMs in Action

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Knowledge Graphs and LLMs in Action

Negro, Alessandro

アメリカ（US）から取り寄せる

ウェブストア価格 ¥12,478（本体¥11,344）
Manning Publications（2025/12発売）
外貨定価 US$ 59.99
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ポイント 565pt

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イギリス（GB）から取り寄せる

ウェブストア価格 ¥16,315（本体¥14,832）
Manning Publications（2025/12発売）
外貨定価 UK£ 59.99
【ウェブストア限定】洋書・洋古書ポイント5倍対象商品（～2/28）
ポイント 740pt

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製本 Paperback:紙装版/ペーパーバック版／ページ数 472 p.
言語 ENG
商品コード 9781633439894
DDC分類 006.31

Full Description

Data overload, disconnected context, and stalled machine learning results are common frustrations for data teams. Even with vast datasets and advanced models, insights remain elusive when information is scattered and relationships are unclear. What if you could structure your data in a way that gives it meaning, connects the dots, and powers smarter, faster learning? By building knowledge graphs that integrate with large language models, you can transform disconnected information into actionable, context-rich intelligence that drives real results.

Iterative top-down modeling: Aligns every graph decision with clear business questions.

Ontology and taxonomy starters: Jump-start graph design from your existing structured data.

Python code walk-throughs: Let you replicate techniques on day one, no guesswork.

GNN and BERT integration: Upgrade graphs with deep learning for smarter reasoning and predictions.

Real healthcare and policing cases: Prove scalability on messy, high-stakes datasets.

Knowledge Graphs and LLMs in Action by GraphAware scientists Dr. Alessandro Negro and colleagues delivers a code-rich softcover reference that unites cutting-edge research with field-tested engineering practice.

Starting with business questions, you model ontologies, import varied sources, then iteratively expand your graph. Later chapters layer GNNs, transformers, and reasoning algorithms, showing complete pipelines on full-scale datasets.

You will leave with repeatable workflows, reusable code, and the confidence to connect fragmented data into intelligent, context-aware applications. Stop guessing; start delivering measurable machine learning impact.

PART I: FOUNDATIONS OF HYBRID INTELLIGENT SYSTEMS

1 KNOWLEDGE GRAPHS AND LLMS: A KILLER COMBINATION

2 INTELLIGENT SYSTEMS: A HYBRID APPROACH

PART II: BUILDING KNOWLEDGE GRAPHS FROM STRUCTURED DATA SOURCES

3 CREATE YOUR FIRST KNOWLEDGE GRAPH FROM ONTOLOGIES

4 FROM SIMPLE NETWORKS TO MULTI-SOURCE INTEGRATION

PART III: BUILDING KNOWLEDGE GRAPHS FROM TEXT

5 DOMAIN-SPECIFIC KNOWLEDGE EXTRACTION FROM UNSTRUCTURED DATA

6 BUILDING KNOWLEDGE GRAPHS WITH LARGE LANGUAGE MODELS

7 NAMED ENTITY DISAMBIGUATION

8 NED WITH OPEN LLMS AND DOMAIN ONTOLOGIES

9 MACHINE LEARNING ON KNOWLEDGE GRAPHS: A PRIMER APPROACH

PART IV: MACHINE LEARNING ON KNOWLEDGE GRAPHS

10 GRAPH FEATURE ENGINEERING: MANUAL AND SEMI-AUTOMATED APPROACHES

11 GRAPH REPRESENTATION LEARNING AND GRAPH NEURAL NETWORK

12 NODE CLASSIFICATION AND LINK PREDICTION WITH GNNS

13 KNOWLEDGE GRAPH-POWERED RETRIEVAL AUGMENTED GENERATION

PART V: INFORMATION RETRIEVAL WITH KNOWLEDGE GRAPHS AND LLMS

14 ASK A KG WITH NATURAL LANGUAGE

15 BUILDING AQA AGENT WITH LANGGRAPH

APPENDIXES

APPENDIX A: INTRODUCTION TO GRAPHS

APPENDIX B: NEO4J

APPENDIX C: BUILD KNOWLEDGE GRAPHS FROM STRUCTURED SOURCES