使用LLM、RAG和知识图谱构建AI智能体 —— 构建自主化现代AI智能体的实用指南

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使用LLM、RAG和知识图谱构建AI智能体：自主化现代AI智能体实用指南：Salvatore Raieli, Gabriele Iuculano: 9781835087060: Amazon.com: 图书

来源：https://www.amazon.com/Building-Agents-LLMs-Knowledge-Graphs/dp/183508706X?&linkCode=sl1&tag=kirkdborne-20&linkId=1e97ad1ac7b6bcc8192707dc25ca481d&language=en_US&ref_=as_li_ss_tl 掌握从LLM基础知识到RAG、强化学习和知识图谱等高级技术，构建、部署和扩展能够自主推理、检索并采取行动的智能AI智能体

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关键特性

• 实现RAG和知识图谱以解决复杂问题
• 利用LangChain等创新方法构建真实世界的智能系统
• 集成大语言模型、图数据库和工具使用，打造下一代AI解决方案

书籍描述

本书直面构建AI的挑战——不仅要生成文本，还要将响应建立在真实数据之上并采取行动。由在药物发现和系统优化领域具有专业知识的AI专家撰写，本书指导你利用检索增强生成（RAG）、知识图谱和基于智能体的架构，设计出真正的智能行为。通过将大语言模型（LLM）与最新信息检索和结构化知识相结合，你将创建能够进行更深入推理和更可靠问题解决的AI智能体。

书内提供了从概念到实现的实用路线图。你将学习如何通过RAG流水线将语言模型与外部数据连接以提高事实准确性，并整合知识图谱以实现富含上下文的推理。各章节将帮助你构建和编排自主智能体，这些智能体结合了规划、工具使用和知识检索来实现复杂目标。具体的Python示例和真实案例研究强化了每个概念，并展示了这些技术如何协同工作。

通过阅读本书，你将能够构建能够推理、检索并动态交互的智能AI智能体，从而在各行业部署强大的AI解决方案。

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你将学到什么

• 了解LLM的工作原理、结构、用途和局限性，并设计RAG流水线将其与外部数据连接
• 构建和查询知识图谱以获取结构化上下文和事实依据
• 开发能够规划、推理并使用工具完成任务的人工智能智能体
• 将LLM与外部API和数据库集成，以引入实时数据
• 应用技术减少幻觉并确保输出准确
• 编排多个智能体解决复杂的多步骤问题
• 优化提示词、记忆和上下文处理以支持长时间运行的任务
• 在生产环境中部署和监控AI智能体

本书适合谁

如果你是一名数据科学家或研究人员，希望学习如何创建和部署AI智能体以解决无限任务，那么这本书适合你。要充分利用本书，你需要具备Python和生成式AI的基础知识。本书也非常适合希望探索LLM及基于LLM的应用最新发展的经验丰富的数据科学家。

目录

1. 使用深度学习分析文本数据
2. Transformer：现代AI革命背后的模型
3. 探索LLM作为强大的AI引擎
4. 使用LLM构建网页抓取智能体
5. 使用RAG扩展你的智能体以防止幻觉
6. 用于信息检索和增强的高级RAG技术
7. 创建知识图谱并将其连接到AI智能体
8. 强化学习与AI智能体
9. 创建单智能体和多智能体系统
10. 构建AI智能体应用
11. 未来展望