大模型运动轰轰烈烈，但其“一本正经胡说八道”的能力依然如故。

这是因为其本质上是模拟人类大脑，而人类大脑自身就是模糊记忆，对于精确记忆依赖于外部知识来源。从结绳记事到文字的发明，再到造纸术和印刷术，再到百科全书和维基百科、搜索引擎、知识图谱，等等。

那么，基于大模型的人工智能的“百科全书”在哪呢？

毫无疑问，知识图谱是迄今为止最重要、最核心和最合理的AI界百科全书，以AI能够理解的方式提供知识，同时又方便人类专家对知识进行更新和修正。

同时，将知识图谱和大模型结合，实现可控、可靠和可信的文本生成，是大模型产业应用所关注的焦点。

而说起知识图谱，相信许多小伙伴会想起珠峰书《知识图谱：认知智能理论与实战》，这是一本全面覆盖知识图谱和认知智能有关前沿技术的极其全面、权威、前沿和精彩的书。

全书在宏观上介绍认知智能和知识图谱的基本概念，并从全局视角介绍知识图谱技术体系，知识图谱行业应用的特点和价值，以及针对具体场景介绍知识图谱的应用。

在深入技术方面，这本书深入浅出地介绍了涵盖知识图谱的构建技术、存储技术、知识计算和知识推理技术等有关的算法原理、应用实践和代码示例。

正是其丰富的内容，理论与实践并重的特点，许多老师选择其为教学的教材，并咨询能否提供教学PPT。

为此，本书作者花费巨大精力，为全书编写了精美的配套PPT。

如有选择此书作为参考教材的高校教师，可根据本书封底的读者服务，加入本书读者群，获取PPT文件！

全书分为8个章节，每个章节都提供数十页（总共近百页）配套的 PPT。

第1章 知识图谱概述

本章从实例和理论两个方面概述了什么是知识图谱，并从全局和顶层的视角介绍了知识图谱技术体系，帮助读者全面快速地了解知识图谱。

1. 什么是知识图谱

2. DIKW模型

3. 知识图谱技术体系

4. 知识图谱在人工智能中的位置

5. 知识图谱是人工智能进步的阶梯

6. 知识图谱与人工智能其他技术的关系

7. 知识图谱与人工智能的历史与未来

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第2章 知识图谱模式设计

本章从实践出发，阐明什么是知识图谱模式，剖析如何设计好知识图谱模式，为知识图谱的应用打好根基。正所谓“为之于未有，治之于未乱”，不能等楼摇晃了再推倒重建，也不能等到知识图谱应用出现问题时再返工从头开始。

1. 什么是知识图谱的上层知识的知识图谱模式

2. 什么是本体，本体和模式有什么区别？

3. 模式设计需要遵循的原则是什么？

4. 模式设计的方法论——六韬法

5. 模式设计的工程模型

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第3章 实体抽取

本章全面系统地介绍了实体和实体抽取的概念，以及当前广泛应用的各种实体抽取方法的理论及其编程实践。

1. 什么是实体、实体抽取

2. 如何评价实体抽取的效果

3. 基于规则的实体抽取方法

4. 用于实体抽取的传统机器学习方法

5. 深度学习的方法

6. 详细介绍 Transformer 模型架构和实现

7. 弱监督学习的实体抽取方法

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第4章 关系抽取

本章系统全面地介绍在知识图谱中建立知识间联系的方法——关系抽取，这是构建知识图谱的核心技术之一。“万物负阴而抱阳，冲气以为和”，知识间关系的建立，以及由此发生的相互作用，如同蝴蝶轻拍的翅膀带来强风，由此认知智能抟扶摇直上而蓬勃发展。

1. 什么是关系和关系抽取

2. 基于规则的关系抽取方法

3. 基于深度学习的关系抽取方法

4. 实体-关系联合抽取方法

5. 弱监督学习的关系抽取方法

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第5章 知识存储

本章介绍知识的存储方法，并介绍了一种堪称为知识图谱量身定做的存储方式——图数据库。恰如庄子所言“量无穷，时无止，分无常，终始无故”，知识存储则需有容乃大，如若知识海洋，进而万川归海，为知识图谱应用程序所用而不竭。

1. 知识存储方法简史：从史前的结绳记事到最新的知识图谱

2. 存储模型

3. 属性图模型，完整性约束，事务和查询语言

4. JanusGraph 分布式图数据库详细介绍

5. Gremlin查询语言入门

6. Neo4J，DGraph，NebulaGraph 和其他图数据等

7. 如何进行图数据库选型

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第6章 知识计算

知识计算是指充分利用了图论的研究成果，从图论的视角来研究和应用知识图谱。本章介绍了数学基础出发，系统介绍如何使用图论中的定理、推论、模型、算法，以及相应的工具来计算、分析、理解和处理知识图谱。子曰：“知变化之道者，其知神之所为乎。”数学正是我们理解世界变化之道的工具，熟练使用这些数学工具，能够让我们了解知识图谱应用中的“神之所为”。

1. 什么是知识计算？

2. 图论及数学基础

3. 系统剖析遍历算法、路径分析算法等

4. 系统介绍了常用的中心性算法，特点及实现

5. 系统介绍了社区分类算法和模块度指标等

6. 简要介绍了 TinkerPop、Spark GraphX、NetworkX、igraph、SNAP、JGraphT等工具

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第7章 知识推理

知识图谱是其中的关键技术，构建于知识图谱之上的推理方法则是研究的重点，是实现机器至高无上之理性的探索与实践。本章从阐述推理的一般知识开始，系统介绍基于知识图谱的各种推理方法，为探索、研究与实践博大精深的认知智能夯实基础。

1. 什么是知识的表示与推理

2. 知识推理的四大类型：因果、演绎、归纳、概率

3. 基于规则和逻辑的推理方法

4. 欧式几何嵌入的推理方法，Trans*系列、RotatE 等

5. 非欧几何数学基础

6. 非欧几何嵌入的推理方法，MuRP、ATTH 等

7. 深度学习的推理方法，卷积神经网络 ConvE 和图神经网络 R-GCN 等

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第8章 知识图谱行业应用

“他山之石，可以攻玉”，了解各行各业的典型应用有助于启迪思路、拓宽视野和激发创新，促进知识图谱的学术研究和行业应用。“纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行”，唯有无数的企业或组织机构真真切切地进行产业实践，才能够不断促进知识图谱乃至认知智能的繁荣发展。

1. 通用知识图谱和行业知识图谱

2. 行业知识图谱的特点

3. 行业知识图谱的价值

4. 行业知识图谱的应用范式

5. 知识问答、可视化和交互式分析、认知推荐、知识中台等

6. 金融行业的应用场景

7. 医疗、生物医药和卫生健康等领域的应用场景

8. 智能制造行业的应用场景

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在大模型引发的这一波轰轰烈烈的人工智能浪潮中，认知智能时代已经来临。

智能化转型既是市场的需求，也是国家级的战略，而掌握知识图谱是实现认知智能的最重要和核心的一环。

欢迎使用珠峰书《知识图谱：认知智能理论与实战》，为智能化征程助力！

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