Knowledge Graphs and LLMs in Action
Lingua: inglese
Editore: Manning Publications Dez 2025, 2025
Serie: Libro 159 di 182 - In Action
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
Venditore AbeBooks dal 14 agosto 2006
Condizione: Nuovo
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Neuware - Combine knowledge graphs with large language models to deliver powerful, reliable, and explainable AI solutions.Knowledge graphs model relationships between the objects, events, situations, and concepts in your domain so you can readily identify important patterns in your own data and make better decisions. Paired up with large language models, they promise huge potential for working with structured and unstructured enterprise data, building recommendation systems, developing fraud detection mechanisms, delivering customer service chatbots, or more. This book provides tools and techniques for efficiently organizing data, modeling a knowledge graph, and incorporating KGs into the functioning of LLMsand vice versa. In Knowledge Graphs and LLMs in Action you will learn how to: Model knowledge graphs with an iterative top-down approach based in business needs Create a knowledge graph starting from ontologies, taxonomies, and structured data Build knowledge graphs from unstructured data sources using LLMs Use machine learning algorithms to complete your graphs and derive insights from it Reason on the knowledge graph and build KG-powered RAG systems for LLMs In Knowledge Graphs and LLMs in Action, youll discover the theory of knowledge graphs then put them into practice with LLMs to build working intelligence systems. Youll learn to create KGs from first principles, go hands-on to develop advisor applications for real-world domains like healthcare and finance, build retrieval augmented generation for LLMs, and more. About the technology Using knowledge graphs with LLMs reduces hallucinations, enables explainable outputs, and supports better reasoning. By naturally encoding the relationships in your data, knowledge graphs help create AI systems that are more reliable and accurate, even for models that have limited domain knowledge. About the book Knowledge Graphs and LLMs in Action shows you how to introduce knowledge graphs constructed from structured and unstructured sources into LLM-powered applications and RAG pipelines. Real-world case studies for domain-specific applicationsfrom healthcare to financial crime detectionillustrate how this powerful pairing works in practice. Youll especially appreciate the expert insights on knowledge representation and reasoning strategies. What's inside Design knowledge graphs for real-world needs Build KGs from structured and unstructured data Apply machine learning to enrich, complete, and analyze graphs Pair knowledge graphs with RAG systems About the reader For ML and AI engineers, data scientists, and data engineers. Examples in Python. About the author Alessandro Negro is Chief Scientist at GraphAware and author of Graph-Powered Machine Learning. Vlastimil Kus, Giuseppe Futia, and Fabio Montagna are seasoned ML and AI professionals specializing in Knowledge Graphs, Large Language Models, and Graph Neural Networks. Table of Contents Part 1 1 Knowledge graphs and LLMs: A killer combination 2 Intelligent systems: A hybrid approach Part 2 3 Create your first knowledge graph from ontologies 4 From simple networks to multisource integration Part 3 5 Extracting domain-specific knowledge from unstructured data 6 Building knowledge graphs with large language models 7 Named entity disambiguation 8 NED with open LLMs and domain ontologies Part 4 9 Machine learning on knowledge graphs: A primer approach 10 Graph feature engineering: Manual and semiautomated approaches 11 Graph representation learning and graph neural networks 12 Node classification and link prediction with GNNs Part 5 13 Knowledge graphpowered retrieval-augmented generation 14 Asking a KG questions with natural language 15 Building a QA agent with LangGraph Get a free Elektronisches Buch (PDF or ePub) from Manning as well as access to the online liveBook format (and its AI assistant that will answer your questions in any language) when you purchase the print book.…
Codice articolo 9781633439894
- Titolo
- Knowledge Graphs and LLMs in Action
- Autore
- Alessandro Negro
- Editore
- Manning Publications Dez 2025
- Anno di pubblicazione
- 2025
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1633439895
- ISBN 13
- 9781633439894
- Peso dell'articolo
- 816 grammi
- Dimensioni
- 233x186x26 mm
- Serie
- Libro 159 di 182: In Action
Knowledge graphs model relationships between the objects, events, situations, and concepts in your domain so you can readily identify important patterns in your own data and make better decisions. Paired up with large language models, they promise huge potential for working with structured and unstructured enterprise data, building recommendation systems, developing fraud detection mechanisms, delivering customer service chatbots, or more. This book provides tools and techniques for efficiently organizing data, modeling a knowledge graph, and incorporating KGs into the functioning of LLMs—and vice versa.
In Knowledge Graphs and LLMs in Action you will learn how to:
• Model knowledge graphs with an iterative top-down approach based in business needs
• Create a knowledge graph starting from ontologies, taxonomies, and structured data
• Build knowledge graphs from unstructured data sources using LLMs
• Use machine learning algorithms to complete your graphs and derive insights from it
• Reason on the knowledge graph and build KG-powered RAG systems for LLMs
In Knowledge Graphs and LLMs in Action, you’ll discover the theory of knowledge graphs then put them into practice with LLMs to build working intelligence systems. You’ll learn to create KGs from first principles, go hands-on to develop advisor applications for real-world domains like healthcare and finance, build retrieval augmented generation for LLMs, and more.
About the technology
Using knowledge graphs with LLMs reduces hallucinations, enables explainable outputs, and supports better reasoning. By naturally encoding the relationships in your data, knowledge graphs help create AI systems that are more reliable and accurate, even for models that have limited domain knowledge.
About the book
Knowledge Graphs and LLMs in Action shows you how to introduce knowledge graphs constructed from structured and unstructured sources into LLM-powered applications and RAG pipelines. Real-world case studies for domain-specific applications—from healthcare to financial crime detection—illustrate how this powerful pairing works in practice. You’ll especially appreciate the expert insights on knowledge representation and reasoning strategies.
What's inside
• Design knowledge graphs for real-world needs
• Build KGs from structured and unstructured data
• Apply machine learning to enrich, complete, and analyze graphs
• Pair knowledge graphs with RAG systems
About the reader
For ML and AI engineers, data scientists, and data engineers. Examples in Python.
About the author
Alessandro Negro is Chief Scientist at GraphAware and author of Graph-Powered Machine Learning. Vlastimil Kus, Giuseppe Futia, and Fabio Montagna are seasoned ML and AI professionals specializing in Knowledge Graphs, Large Language Models, and Graph Neural Networks.
Table of Contents
Part 1
1 Knowledge graphs and LLMs: A killer combination
2 Intelligent systems: A hybrid approach
Part 2
3 Create your first knowledge graph from ontologies
4 From simple networks to multisource integration
Part 3
5 Extracting domain-specific knowledge from unstructured data
6 Building knowledge graphs with large language models
7 Named entity disambiguation
8 NED with open LLMs and domain ontologies
Part 4
9 Machine learning on knowledge graphs: A primer approach
10 Graph feature engineering: Manual and semiautomated approaches
11 Graph representation learning and graph neural networks
12 Node classification and link prediction with GNNs
Part 5
13 Knowledge graph–powered retrieval-augmented generation
14 Asking a KG questions with natural language
15 Building a QA agent with LangGraph
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Informazioni sull’autore
Dr. Vlastimil Kus is the Lead Data Scientist at GraphAware where he contributes to the development of Hume. Over the years he gained significant experience in building and utilizing Knowledge Graphs from unstructured data using NLP and ML techniques in various domains. His current focus is NLP and Graph Machine Learning.
Dr. Giuseppe Futia is Senior Data Scientist at GraphAware and a Fellow at the Nexa Center for Internet & Society. He holds a Ph.D. in computer engineering from the Politecnico di Torino (Italy), where he explored Graph Representation Learning techniques to support the automatic building of Knowledge Graphs.
Fabio Montagna is the Lead Machine Learning Engineer at GraphAware. He holds a master’s degree in software engineering from Unisalento (Italy). As a bridge between science and industry, he assists with moving rapidly from scientific reasoning to product value.
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