KNOWLEDGE GRAPH INTELLIGENCE: BUILDING THE REASONING LAYER FOR AI WITH NEO4J, RAG, AND LARGE LANGUAGE MODELS (Agentic AI & Retrieval Systems Series Book 2)
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- Grasp the foundations of graph-based reasoning and how it powers contextual AI.
- Model entities, relationships, and ontologies using Neo4j for real-world intelligence.
- Combine semantic embeddings and vector search with graph databases for hybrid reasoning.
- Build Graph-Powered RAG Systems that deliver grounded, explainable AI responses.
- Integrate LLMs with Cypher and graph queries, allowing natural language to drive retrieval.
- Architect scalable, transparent cognitive systems that think in relationships — not keywords.
- Explore the future of AI reasoning, from graph memory to autonomous agent intelligence.
- A semantic search engine using embeddings and Neo4j
- A RAG-powered assistant that uses graphs for contextual accuracy
- A knowledge reasoning framework capable of powering enterprise-grade AI
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