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介绍

2025最新出版的《Knowledge Graphs and LLMs in Action》是一本关于人工智能技术融合的权威指南。全书聚焦知识图谱与大语言模型的协同应用，探索如何将知识图谱的结构化推理能力与大语言模型的自然语言理解能力结合，构建更强大、可靠且可解释的AI系统。提供了大量代码示例，涵盖Neo4j、LangChain、Streamlit等工具，致力于减少大语言模型的幻觉问题，提升输出的准确性和可解释性，并结合医疗、金融、文档管理等真实场景，提供可复用的解决方案。

本书不仅是技术指南，更是人工智能领域技术融合趋势的前沿探索，为构建下一代智能系统提供了理论与实践的双重支持。适合机器学习工程师、AI工程师、数据工程师，以及对人工智能相关方向感兴趣的硕博研究生。

目录

第一部分：混合智能系统基础

第二部分：从结构化数据源构建知识图谱

3. 从本体创建您的第一个知识图谱

4. 从简单网络到多源集成

第三部分：从文本构建知识图谱

5. 从非结构化数据中提取领域特定知识

6. 使用大语言模型构建知识图谱

7. 命名实体消歧

8. 使用开放LLMs和领域本体的NED

第四部分：知识图谱上的机器学习

9. 知识图谱上的机器学习：入门方法

10. 图特征工程：手动和半自动化方法

11. 图表示学习和图神经网络

12. 使用GNNs进行节点分类和链接预测

第五部分：知识图谱和LLMs的信息检索

13. 知识图谱驱动的检索增强生成

14. 用自然语言向知识图谱提问

15. 使用LangGraph构建问答代理

​最后

我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。

我整理出这套 AI 大模型突围资料包：

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为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型？

人工智能技术的爆发式增长，正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议，到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦，再到招聘会上排起的长队，AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。

智联招聘的最新数据给出了最直观的印证：2025年2月，AI领域求职人数同比增幅突破200%，远超其他行业平均水平；整个人工智能行业的求职增速达到33.4%，位居各行业榜首，其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。

AI产业的快速扩张，也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测，到2030年中国AI专业人才需求将达600万人，人才缺口可能高达400万人，这一缺口不仅存在于核心技术领域，更蔓延至产业应用的各个环节。

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资料包有什么？

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市面上的大模型书籍确实太多了，这些是我精选出来的

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这份资料由我和鲁为民博士共同整理，鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位，在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利，同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。

所有的视频教程由智泊AI老师录制，且资料与智泊AI共享，相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念‌，通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势‌，构建起"前沿课程+智能实训+精准就业"的高效培养体系。

课堂上不光教理论，还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作，把课本知识变成真本事‌！

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应届毕业生‌：无工作经验但想要系统学习AI大模型技术，期待通过实战项目掌握核心技术。

零基础转型‌：非技术背景但关注AI应用场景，计划通过低代码工具实现“AI+行业”跨界‌。

业务赋能 ‌突破瓶颈：传统开发者（Java/前端等）学习Transformer架构与LangChain框架，向AI全栈工程师转型‌。

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