Knowledge Graphs for AI Agents : A Developer's Guide to Semantic AI Systems
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- Fundamentals of Knowledge Graphs: Understand nodes, edges, ontologies, and semantic relationships.
- AI Agent Models and Architectures: Explore agent design patterns and communication protocols.
- Semantic Data Modeling: Learn ontology engineering and handling ambiguity.
- Graph Construction Pipelines: Master entity recognition, data integration, and quality assurance.
- Graph Storage and Querying: Compare databases, optimize indexing, and write efficient queries with SPARQL, Cypher, and Gremlin.
- Reasoning and Inference: Apply logic, rule-based engines, and probabilistic reasoning.
- Integration with AI Agents: Architect knowledge graph-backed agents and real-time update patterns.
- Leveraging Large Language Models: Combine structured knowledge with generative AI.
- Multi-Agent Systems: Enable knowledge sharing and coordinated decision-making.
- Maintenance and Ethics: Manage graph evolution, security, privacy, and ethical AI.
- Deployment and Applications: Learn cloud deployment, monitoring, and future research trends.
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