Production-Grade Knowledge Graph AI Systems : Scaling, Evaluating, Securing, and Operating Graph-Powered LLM Applications in Real-World Environments
Idioma: inglés
Editorial: Independently Published Sep 2026, 2026
- Tapa blanda
- Nuevo
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Neuware - Most AI systems never fail in development.They fail in production.They work in controlled environments but break under real-world pressure.They scale in theory but collapse under load.They generate results but lack reliability, security, and control.Production-Grade Knowledge Graph AI Systems is the final step in building AI systems that don't just work but operate, scale, and survive in real-world environments.This book focuses on what truly separates experimental AI from enterprise-ready systems: engineering discipline, operational excellence, and system reliability.You will learn how to take advanced graph-powered AI architectures and transform them into robust, scalable, and production-ready platforms capable of handling real-world complexity.Inside this book, you will learn how to: - Design distributed architectures for large-scale knowledge graph AI systems- Optimize performance, latency, and cost across multi-stage pipelines- Implement observability, monitoring, and debugging for AI systems in production- Build evaluation frameworks to measure accuracy, reliability, and system quality- Secure graph and LLM integrations against real-world threats- Manage data integrity, governance, and lifecycle at scale- Deploy systems using modern infrastructure and CI/CD pipelines- Continuously improve systems through feedback loops and iterative optimizationMore importantly, you will learn how to think like an engineer responsible for systems that cannot fail systems that must deliver consistent, reliable results under pressure.This book does not focus on theory.It focuses on what breaks, why it breaks, and how to design systems that don't.By the end, you will understand how to move beyond experimentation and build AI systems that are: - Reliable under load- Observable and debuggable- Secure and compliant- Cost-efficient and scalable- Maintainable over timeBook 1 gave you the foundation, and Book 2 gave you intelligence, this book gives you control.The ability to take everything you've built and make it work in the real world.Go beyond prototypes.Build systems that last.…
N° de ref. del artículo 9798173082985
- Título
- Production-Grade Knowledge Graph AI Systems : Scaling, Evaluating, Securing, and Operating Graph-Powered LLM Applications in Real-World Environments
- Autor
- Cyran Devereux
- Editorial
- Independently Published Sep 2026
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 13
- 9798173082985
- Peso del artículo
- 288 gramos
- Dimensiones
- 254x178x9 mm
- Serie
- Libro 3 de 3: Mastering Knowledge Graph AI Systems
Most AI systems never fail in development.
They fail in production.
They work in controlled environments but break under real-world pressure.
They scale in theory but collapse under load.
They generate results but lack reliability, security, and control.
Production-Grade Knowledge Graph AI Systems is the final step in building AI systems that don’t just work but operate, scale, and survive in real-world environments.
This book focuses on what truly separates experimental AI from enterprise-ready systems: engineering discipline, operational excellence, and system reliability.
You will learn how to take advanced graph-powered AI architectures and transform them into robust, scalable, and production-ready platforms capable of handling real-world complexity.
Inside this book, you will learn how to:
-
Design distributed architectures for large-scale knowledge graph AI systems
-
Optimize performance, latency, and cost across multi-stage pipelines
-
Implement observability, monitoring, and debugging for AI systems in production
-
Build evaluation frameworks to measure accuracy, reliability, and system quality
-
Secure graph and LLM integrations against real-world threats
-
Manage data integrity, governance, and lifecycle at scale
-
Deploy systems using modern infrastructure and CI/CD pipelines
-
Continuously improve systems through feedback loops and iterative optimization
More importantly, you will learn how to think like an engineer responsible for systems that cannot fail systems that must deliver consistent, reliable results under pressure.
This book does not focus on theory.
It focuses on what breaks, why it breaks, and how to design systems that don’t.
By the end, you will understand how to move beyond experimentation and build AI systems that are:
-
Reliable under load
-
Observable and debuggable
-
Secure and compliant
-
Cost-efficient and scalable
-
Maintainable over time
Book 1 gave you the foundation, and Book 2 gave you intelligence, this book gives you control.
The ability to take everything you’ve built and make it work in the real world.
Go beyond prototypes.
Build systems that last.
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Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
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