Mastering Graph-Powered AI for Developers: Knowledge Graphs and RAG in Intelligent Applications : A Developer’s Guide to Building Scalable, Context-Aware AI with Linked Data and Retrieval-Augmented
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- This book will only be available for a short time. I just need 10 serious readers to grab it before I take it down to revise for private release. Be one of the few.” Mastering Graph-Powered AI for Developers: Knowledge Graphs and RAG in Intelligent Applications is your ultimate guide to building cutting-edge, scalable, and context-aware AI systems using the power of Knowledge Graphs and Retrieval-Augmented Generation (RAG). Whether you're a software developer, AI enthusiast, data engineer, or machine learning practitioner, this book provides the tools and insights to push beyond traditional models into intelligent, structured, and explainable AI.Who This Book is For:- Developers looking to integrate knowledge-driven AI into real-world applications - AI/ML engineers interested in Retrieval-Augmented Generation with LLMs - Data scientists and architects aiming to build robust knowledge systems - Tech professionals exploring context-aware and semantic AI for smarter decision-makingWhat’s Inside:- A deep dive into Knowledge Graphs, their structure, and their role in intelligent AI systems - Hands-on projects that combine LLMs with graph databases like Neo4j and RDF stores - Step-by-step guides on implementing RAG pipelines using open-source tools - Best practices for building scalable, explainable, and enterprise-grade AI workflows- Practical use cases in search, chatbots, document intelligence, and automationWhy You Should Get This Book: This book bridges the gap between theory and practice. It teaches you how to design intelligent systems that understand, reason, and retrieve meaningful data efficiently far beyond generic LLM prompting. With real-world projects, visuals, and reusable code examples, this is the developer’s roadmap to modern AI, where graph intelligence meets generative power.
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