人工智能-知识图谱应用技术实战培训

课程概述

在人工智能与大数据时代，知识图谱作为结构化知识的核心载体，已成为企业智能化转型的关键技术。本课程系统化讲解知识图谱的理论体系与实战应用，结合DeepSeek大模型的先进能力，带您从零构建行业级知识图谱解决方案。

1.知识图谱核心技术解析

从知识图谱的诞生背景、概念体系到知识表示方法（RDF、OWL等），深度剖析其分类、特点及商业价值。通过顶点、边、实体关系等核心概念，结合Neo4j图数据库的安装与CQL操作（增删改查、数据导入、函数应用），掌握知识存储与管理全流程。同时，详解DeepSeek大模型的架构特性，学习如何通过提示词工程与OpenAI接口调用，实现单轮/多轮对话场景下的知识抽取，打通非结构化数据到结构化图谱的转化链路。

2.行业级图谱应用实战

基于Python与Py2neo库，实战操作Neo4j的节点与关系管理，结合DeepSeek函数调用技术，开发电影知识库问答机器人。通过Streamlit快速搭建Web前端，集成图谱查询、意图识别与多轮对话功能，并扩展至医疗知识库等垂直场景。学员将完整经历数据抽取、图谱构建、服务部署的闭环，获得可迁移的AI工程化能力。

课程特色：

• 前沿技术融合：知识图谱+大模型+图数据库，紧贴企业级应用需求
• 全流程实战：覆盖从理论、工具到工业级项目开发的完整链路
• 场景化案例：电影、医疗双行业图谱构建，代码即学即用
• 低门槛进阶：无需深度学习基础，适合数据分析师、开发者和AI技术探索者

通过本课程，您将掌握知识图谱的核心方法论与落地技能，具备开发智能问答、决策辅助系统的能力，为金融、医疗、电商等领域的知识驱动型应用奠定坚实基础。

学员预备知识：

Python语法基础

课程对象

本课程面向具备 Python 语法基础、渴望掌握知识图谱实战技能的技术从业者与探索者，包括数据分析师、软件开发者、AI 技术爱好者及企业数字化转型相关技术团队成员。尤其适合希望将知识图谱与大模型结合，落地智能问答、客户支持、决策辅助等场景的从业者，以及想涉足金融、医疗、电商等知识驱动型领域，提升 AI 工程化落地能力的职场人士。无需深度学习背景，只要对知识图谱、大模型应用有探索意愿，均可通过本课程实现技能进阶。

课程目标

系统理解知识图谱的理论体系与关键技术

掌握知识图谱的基本概念、结构元素（如顶点、边、实体关系）、知识表示方式（如RDF/OWL）以及分类、特性与商业价值。

掌握DeepSeek大模型在知识抽取中的应用能力

理解并使用DeepSeek大模型进行知识、属性、关系的抽取，涵盖单轮和多轮对话的提示词设计与OpenAI接口集成方法。

掌握Neo4j图数据库与CQL图查询语言的使用

能够完成Neo4j图数据库的安装、配置与基础CQL操作（节点/关系的增删改查、数据导入、函数调用等），实现图谱数据的持久化与结构管理。

完成从知识抽取到图谱构建的全流程

掌握基于DeepSeek和Neo4j的图谱构建方法，形成对非结构化数据转结构化图谱的完整理解和动手实践。

具备开发行业知识图谱应用原型的能力

能开发具备Web前端界面（基于Streamlit）的图谱问答系统，完成查询、意图识别、多轮交互等能力，应用于电影、医疗等垂直领域。

课程收益

1. 理解知识图谱在企业中的实际应用价值
   • 例如在智能问答、客户支持、辅助决策等场景中的作用与优势，为后续业务系统集成提供知识驱动基础。
2. 掌握知识抽取与图谱构建的实战技巧
   • 包括如何用大模型识别命名实体、关系抽取并写入图数据库，提升从原始文本中获取结构化知识的能力。
3. 具备使用Neo4j进行图数据管理的能力
   • 掌握CQL语言使用，能进行图谱数据的建模、查询与维护，支持中小规模知识图谱系统开发。
4. 具备从零开发Web端图谱应用的能力
   • 使用Streamlit搭建知识图谱问答机器人前端界面，实现输入查询、结果展示、图谱操作一体化。
5. 实现知识图谱与大模型结合的智能问答系统
   • 可迁移至企业内部的客服、培训、合规审查等实际场景中，降低项目试错成本，提升交付效率。
6. 获得跨学科融合项目实战经验
   • 将AI、知识工程、前端开发、数据库等技能串联，适合对AI落地工程化有兴趣的开发者和技术团队。

课程时长2天

课程大纲

为什么选择艾威

艾威培训成立于2003年，是业内领先的培训机构，拥有丰富的企业培训经验。我们深度关注企业数字化转型与技术创新，为企业和个人提供最前沿的AI技术培训课程。我们为学员提供全面的教学支持，并结合实际应用场景，通过精心设计的课程帮助学员快速掌握DeepSeek和其他AI工具的实际应用。选择艾威培训，您将获得：

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