9798264455261 - knowledge graphs for llms: harnessing structured intelligence for smarter ai systems: graph construction, retrieval-augmented generation, and semantic ... 2 (ai projects and workflow systems series) de miller, zhao (9 resultados)
Idioma: Inglés
Editorial: Independently published, 2025
Serie: Libro 2 de 4 - AI Projects and Workflow Systems Series
- Tapa blanda
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Editorial: Independently published, 2025
Serie: Libro 2 de 4 - AI Projects and Workflow Systems Series
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Idioma: Inglés
Editorial: Independently Published, 2025
Serie: Libro 2 de 4 - AI Projects and Workflow Systems Series
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Idioma: Inglés
Editorial: Independently Published, 2025
Serie: Libro 2 de 4 - AI Projects and Workflow Systems Series
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Idioma: Inglés
Editorial: Independently published, 2025
Serie: Libro 2 de 4 - AI Projects and Workflow Systems Series
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Idioma: Inglés
Editorial: Independently published, 2025
Serie: Libro 2 de 4 - AI Projects and Workflow Systems Series
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Editorial: Independently Published, 2025
Serie: Libro 2 de 4 - AI Projects and Workflow Systems Series
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Librería: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, Estados Unidos de AmericaGrand Eagle Retail
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Paperback. Condición: new. Paperback. A professional, applied manual for designing, building, and operationalizing knowledge graphs that materially improve LLM-driven systems. This book provides the end-to-end technical roadmap data ingestion, entity/relation extraction, schema design, storage, querying, and LLM integration requ…ired to create explainable, high-precision hybrid AI systems.What's insideFundamentals of graph modeling, schema & ontology design, and graph theory essentials.Practical pipelines for extracting structured facts from unstructured text using NLP and embeddings.Integration patterns for Neo4j/RDF/graph stores, vector databases, and RAG architectures.Querying and analytics: SPARQL, Cypher, and hybrid retrieval approaches.Performance optimization, versioning, governance, and visualization techniques.Domain case studies (healthcare, finance, enterprise search) demonstrating measurable ROI.Key topics;knowledge graphs, graph databases, ontology design, entity extraction, SPARQL, Cypher, RAG, embeddings, semantic search, graph-augmented LLMs, information retrieval, data governance.Who should read thisData engineers, knowledge engineers, ML/AI practitioners, and technical product managers tasked with building authoritative retrieval systems or explainable AI features. A working knowledge of databases and basic NLP is helpful.Deliverables & formatReproducible projects that convert raw text into production-ready graph assets.Query recipes, integration blueprints, and operational guidelines for graph maintenance and scaling. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
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Editorial: Independently published, 2025
Serie: Libro 2 de 4 - AI Projects and Workflow Systems Series
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Librería: California Books, Miami, FL, Estados Unidos de AmericaCalifornia Books
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Idioma: Inglés
Editorial: Independently Published, 2025
Serie: Libro 2 de 4 - AI Projects and Workflow Systems Series
- Tapa blanda
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Librería: CitiRetail, Stevenage, Reino UnidoCitiRetail
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Paperback. Condición: new. Paperback. A professional, applied manual for designing, building, and operationalizing knowledge graphs that materially improve LLM-driven systems. This book provides the end-to-end technical roadmap data ingestion, entity/relation extraction, schema design, storage, querying, and LLM integration requ…ired to create explainable, high-precision hybrid AI systems.What's insideFundamentals of graph modeling, schema & ontology design, and graph theory essentials.Practical pipelines for extracting structured facts from unstructured text using NLP and embeddings.Integration patterns for Neo4j/RDF/graph stores, vector databases, and RAG architectures.Querying and analytics: SPARQL, Cypher, and hybrid retrieval approaches.Performance optimization, versioning, governance, and visualization techniques.Domain case studies (healthcare, finance, enterprise search) demonstrating measurable ROI.Key topics;knowledge graphs, graph databases, ontology design, entity extraction, SPARQL, Cypher, RAG, embeddings, semantic search, graph-augmented LLMs, information retrieval, data governance.Who should read thisData engineers, knowledge engineers, ML/AI practitioners, and technical product managers tasked with building authoritative retrieval systems or explainable AI features. A working knowledge of databases and basic NLP is helpful.Deliverables & formatReproducible projects that convert raw text into production-ready graph assets.Query recipes, integration blueprints, and operational guidelines for graph maintenance and scaling. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.
