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在人工智能飞速发展的当下，知识图谱与大语言模型（LLM）的融合已成为构建可靠智能系统的核心方案。本书聚焦两者的协同应用，为机器学习工程师、数据科学家、AI 从业者提供了从基础理论到实战落地的完整指南，助力解决真实场景中的复杂问题。
全书以 "混合智能系统" 为核心，分为五大模块循序渐进展开。第一部分搭建理论基础，解析知识图谱与大语言模型的互补特性 —— 知识图谱提供结构化、可验证的知识支撑，解决 LLM 易 hallucinate、信息滞后的痛点；LLM 则强化自然语言理解与知识提取能力，降低知识图谱的构建与查询门槛。通过揭示两者 "强强联合" 的底层逻辑，为后续实战奠定基础。
第二、三部分聚焦知识图谱构建，分别详解从结构化数据源（如医疗本体、生物医学数据库）和非结构化文本（如历史文档、专业报告）中抽取知识的完整流程。涵盖本体设计、数据集成、实体识别、关系抽取、实体消歧等关键技术，提供了医疗诊断、文献分析等真实场景的实操案例，读者可直接复用相关方法处理同类数据。
第四部分深入图机器学习领域，介绍节点分类、链路预测、社区检测等核心任务，详解图特征工程、图表示学习与图神经网络（GNN）的应用。通过具体代码示例，展示如何将知识图谱的结构信息转化为机器学习模型的有效输入，实现从静态知识到动态预测的跨越。
第五部分聚焦实际应用落地，通过检索增强生成（RAG）、智能问答系统、LangGraph 管道构建等实战案例，展现混合智能系统在医疗诊断、智能客服、精准推荐等领域的应用价值。书中包含大量可直接运行的代码示例、数据处理流程和系统架构设计，兼顾技术深度与实操性。
本书的核心优势在于打破技术壁垒，将知识图谱的结构化优势与大语言模型的语言理解能力有机融合，解决了单一技术在准确性、可解释性、实用性上的局限。无论是想提升模型可靠性的算法工程师，还是寻求智能系统落地方案的技术负责人，都能从书中获得系统化的知识与可落地的实践方案，助力构建更智能、更可靠、更贴近实际需求的 AI 系统。