𝗠𝗲𝗺𝗯𝗶𝗻𝗮 𝗚𝗿𝗮𝗳 𝗣𝗲𝗻𝗴𝗲𝘁𝗮𝗵𝘂𝗮𝗻 𝗔𝗜 𝗔𝗴𝗲𝗻𝘁𝗶𝗸 𝗣𝗲𝗿𝘁𝗮𝗺𝗮 𝗔𝗻𝗱𝗮

Anda ingin menggabungkan AI autonomi dengan pengetahuan berstruktur. Tutorial ini menunjukkan cara membina sistem berfungsi dalam lima langkah.

Anda akan membina ejen sokongan pelanggan. Ejen ini menggunakan graf pengetahuan untuk memahami produk, sejarah pelanggan, dan polisi.

Langkah 1: Petakan entiti dan hubungan anda

Kenal pasti bahagian domain anda. Untuk sokongan pelanggan, gunakan ini:

Nod:

Hubungan (Edges):

Langkah 2: Sediakan pangkalan data anda

Gunakan Neo4j untuk projek ini. Ia berfungsi dengan baik dengan Python. Jalankan arahan ini dalam Docker untuk bermula:

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

Langkah 3: Cipta data contoh

Gunakan Cypher untuk menambah data ke dalam graf anda. Anda perlu mencipta pelanggan, produk, dan hubungan. Sebagai contoh:

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)

Langkah 4: Bina ejen autonomi

Gunakan Python dan LangChain untuk menyambungkan ejen anda ke graf.

  1. Sambungkan ke Neo4j.
  2. Cipta alat yang membolehkan ejen menjalankan pertanyaan graf.
  3. Gunakan LLM untuk menukar bahasa tabii kepada pertanyaan Cypher.

Ejen anda kini boleh menjawab soalan seperti: "Apakah pilihan bayaran balik untuk Pelanggan C001 berkaitan dengan Produk P001?"

Ejen tersebut mengikut langkah-langkah ini:

Langkah 5: Skalakan sistem anda

Untuk mengembangkan sistem anda, lakukan perkara berikut:

Anda boleh menyepadukan ejen ini ke dalam aliran kerja semasa anda menggunakan API atau pencetus berasaskan acara (event-driven triggers). Mulakan secara kecil-kecilan dan tambahkan kerumitan seiring dengan pembelajaran anda.

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

Komuniti pembelajaran pilihan: https://t.me/GyaanSetuAi