书籍下载-《构建基于 Neo4j 与 LLM 的应用程序》
书籍：Building Neo4j-Powered Applications with LLMs
作者：Ravindranatha Anthapu，Siddhant Agarwal
出版：Packt Publishing
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书籍介绍
一本关于利用 Neo4j 知识图谱与向量搜索能力构建前沿生成式 AI 应用的全面指南
· 使用 Neo4j GenAI、Haystack、Spring AI 及 LangChain4j，设计基于大语言模型的向量搜索与推荐系统
· 构建并使用 Neo4j 知识图谱，将你的生成式 AI 应用部署至 Google Cloud
在这位专家的引领下，你将踏上一段使用检索增强生成（RAG）与 Neo4j 知识图谱来构建 LLM 驱动应用的旅程。本书由 Neo4j 首席顾问 Ravindranatha Anthapu 和谷歌生成式 AI 开发者专家 Siddhant Agrawal 共同撰写，是一本全面的指南，可作为你探索 LangChain 替代方案的起点，涵盖了 Haystack、Spring AI 和 LangChain4j 等框架。
随着大语言模型（LLM）重塑企业与客户的交互方式，本书将帮助你利用 RAG 架构和知识图谱开发智能应用，并重点关注如何克服 AI 领域最持久的挑战之一——减少模型幻觉。你将学习如何使用 Cypher 建模和构建 Neo4j 知识图谱，以提升 LLM 响应的准确性与相关性。
通过向量驱动搜索和个性化推荐等真实用例，作者将帮助你在 Haystack 和 Spring AI 中，动手实践 Neo4j GenAI 的集成能力。借助配套的 GitHub 代码仓库，你将通过大量代码示例，自信地在 Google Cloud 上构建并部署生成式 AI 应用。
到本书结束时，你将掌握使用 RAG 和 Neo4j 为 LLM 提供事实依据、优化图性能，以及为你的生成式 AI 应用战略性地选择合适的云平台等技能。
· 设计、填充一个 Neo4j 知识图谱，并将其与 RAG 进行集成
· 使用 Haystack 维护与监控你的 AI 搜索应用
· 使用 LangChain4j 和 Spring AI 实现推荐与个性化功能
· 将你的应用程序无缝部署至 Google Cloud Platform
本书面向希望借助 Neo4j 及其向量搜索能力，利用知识图谱构建智能搜索与推荐系统的数据库开发人员及数据科学家。读者需要具备 Python 与 Java 的实际使用基础才能顺利跟进。若熟悉 Neo4j、Cypher 查询语言以及数据库的基本概念，将更有助于学习。
作者简介
Ravindranatha Anthapu 在 W3C 标准及前沿技术构建方面拥有超过 25 年的经验，包括在 2000 年代初期将语音技术集成到移动应用中。他是一位技术爱好者，参与过从操作系统设备驱动、C 语言编译器编写到现代 Web 技术的众多项目，能够无缝地在不同技术领域之间切换，并将每一领域的经验带到当前工作中，以交付成功的解决方案。作为 Neo4j 现任首席顾问，Ravindranatha 与大型企业客户合作，确保他们能够在不同业务领域中有效利用图技术。
Siddhant Agarwal 是一位资深的开发者关系（DevRel）专业人士，拥有十余年推动创新和在全球范围内扩展开发者生态系统的经验。他目前担任 Neo4j 亚太区开发者关系负责人，并被认定为谷歌生成式 AI 领域的开发者专家（Google Developer Expert in Gen-AI）。Siddhant 以其标志性的”从本地到全球”的方法，将本地开发者项目转化为全球成功案例。此前他曾就职于谷歌，负责管理旗舰开发者项目，并在全球多个论坛上分享其技术专长，持续激发灵感与创新。
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