本书旨在帮助读者全面理解知识图谱的基本原理和概念。通过清晰的解释和实例，读者将深入了解 知识图谱的构建、表示、推理等关键知识点。此外，本书通过提供代码实战，引导读者亲自动手构建知 识图谱，并应用各种技术和工具进行实践。这种实践性的讲解方法可帮助读者更深入地理解知识图谱的 实际应用。本书的目标是帮助读者全面理解知识图谱的基本原理和概念，并通过代码实战构建知识图谱。 同时，本书也提供了关于大语言模型与知识图谱相结合的内容，让读者进一步探索这两个领域的交叉点。 本书内容对于人工智能基础研究有一定的参考意义，既适合专业人士了解知识图谱、深度学习和人 工智能的前沿热点，也适合对人工智能感兴趣的读者阅读，同时本书也可作为相关开发人员的自学用书 和参考手册。

"刘 威在知识图谱、大数据开发、后端开发等领域有着丰富的经验，先后从事爬虫、大数据、知识图谱开发相关的工作。现就职于北京某科研实验室，曾在人民日报媒体技术股份有限公司从事爬虫、大数据、知识图谱开发等工作。"

前 言 创作背景 在目前市场上的知识图谱书籍中，大多数都侧重于理论介绍，旨在帮助读者理解知识图谱的基本原理和概念。然而，本书与其他书籍不同，第一篇主要着重于知识图谱的原理，并详细解释了其中的关键概念和方法。读者可以通过该篇全面了解知识图谱的基础知识。本书的第二篇侧重于实践，通过代码实现的方式向读者展示了如何应用知识图谱的技术。该篇第7章使用了一个完整的项目作为示例，读者可以跟随代码实现的过程，逐步构建一个功能完备的知识图谱应用。此外，第8章还对大语言模型进行了探讨和实践。 通过将理论和实践相结合，本书旨在帮助读者全面掌握知识图谱的理论和实际应用。无论是对于初学者还是已经有一定基础知识的读者，本书都提供了有价值的内容，可以帮助读者深入理解知识图谱并将其应用于实际项目中，同时读者将会对大语言模型有一定了解，能够实践部署部分经典大语言模型。 目标读者 本书适合对知识图谱感兴趣并希望深入了解理论和实践的各类读者。无论是学术界研究人员、数据科学家、企业决策者还是软件开发者，都可以通过本书全面了解知识图谱的原理、方法和应用，并将其应用于自己的领域和项目中。同时，对大语言模型有兴趣的读者也可以通过本书进一步了解和理解大语言模型。 本书内容 本书分为两篇（8章），具体内容介绍如下。 第一篇 基础篇 第1章：探讨知识图谱的历史、发展以及现状。 第2章：对知识图谱的构建技术进行了探讨。 第3章：描述了知识图谱的应用。 第4章：侧重描述数据的采集技术和数据处理过程。 第二篇 代码实践篇 第5～7章：围绕知识图谱的构建进行了代码实操。 第8章：重点对大语言模型进...