𝗕𝘂𝗶𝗹𝗱𝗶𝗻𝗴 𝗬𝗼𝘂𝗿 𝗙𝗶𝗿𝘀𝘁 𝗔𝗴𝗲𝗻𝘁𝗶𝗰 𝗔𝗜 𝗞𝗻𝗼𝘄𝗹𝗲𝗱𝗴𝗲 𝗚𝗿𝗮𝗽𝗵

तुम्हाला स्वायत्त (autonomous) AI आणि संरचित ज्ञान (structured knowledge) यांचे एकत्रीकरण करायचे आहे. हे ट्युटोरियल तुम्हाला पाच टप्प्यांत एक कार्यात्मक प्रणाली कशी तयार करायची हे दाखवते.

तुम्ही एक कस्टमर सपोर्ट एजंट तयार करणार आहात. हा एजंट उत्पादने, ग्राहकांचा इतिहास आणि धोरणे (policies) समजून घेण्यासाठी नॉलेज ग्राफचा वापर करतो.

टप्पा १: तुमच्या एंटिटीज (entities) आणि संबंधांचे (relationships) मॅपिंग करा

तुमच्या डोमेनचे भाग ओळखा. कस्टमर सपोर्टसाठी, हे वापरा:

Nodes:

Edges:

टप्पा २: तुमचा डेटाबेस सेट करा

या प्रकल्पासाठी Neo4j वापरा. ते Python सोबत उत्तम काम करते. सुरू करण्यासाठी Docker मध्ये ही कमांड चालवा:

docker run -p 7474:7474 -p 7687:7687 -e NEO4J_AUTH=neo4j/password neo4j:latest

टप्पा ३: नमुना डेटा तयार करा

तुमच्या ग्राफमध्ये डेटा जोडण्यासाठी Cypher वापरा. तुम्हाला ग्राहक, उत्पादने आणि संबंध तयार करावे लागतील. उदाहरणार्थ:

CREATE (c1:Customer {id: 'C001', name: 'Alice Johnson', tier: 'premium'}) CREATE (p1:Product {id: 'P001', name: 'Enterprise API', category: 'software'}) CREATE (c1)-[:PURCHASED {date: '2026-01-15'}]->(p1)

टप्पा ४: स्वायत्त (autonomous) एजंट तयार करा

तुमच्या एजंटला ग्राफशी जोडण्यासाठी Python आणि LangChain वापरा.

१. Neo4j शी कनेक्ट करा. २. एक टूल तयार करा जे एजंटला ग्राफ क्वेरी रन करण्याची परवानगी देते. ३. नैसर्गिक भाषा (natural language) चे Cypher क्वेरीमध्ये रूपांतर करण्यासाठी LLM वापरा.

तुमचा एजंट आता अशा प्रकारच्या प्रश्नांची उत्तरे देऊ शकतो: "उत्पादन P001 च्या संदर्भात ग्राहक C001 साठी रिफंडचे पर्याय काय आहेत?"

एजंट या टप्प्यांचे पालन करतो:

टप्पा ५: तुमची प्रणाली स्केल करा

तुमची प्रणाली वाढवण्यासाठी, या गोष्टी करा:

तुम्ही APIs किंवा इव्हेंट-ड्रिव्हन ट्रिगर्सचा (event-driven triggers) वापर करून या एजंटला तुमच्या सध्याच्या वर्कफ्लोमध्ये समाकलित (integrate) करू शकता. लहान सुरुवात करा आणि जसे तुम्ही शिकाल तशी गुंतागुंत वाढवा.

स्रोत: https://dev.to/jasperstewart/building-your-first-agentic-ai-knowledge-graph-a-step-by-step-tutorial-5h4f

पर्यायी लर्निंग कम्युनिटी: https://t.me/GyaanSetuAi