𝗕𝘂𝗶𝗹𝗱𝗶𝗻𝗴 𝗬𝗼𝘂𝗿 𝗙𝗶𝗿𝘀𝘁 𝗔𝗴𝗲𝗻𝘁𝗶𝗰 𝗔𝗜 𝗞𝗻𝗼𝘄𝗹𝗲𝗱𝗴𝗲 𝗚𝗿𝗮𝗽𝗵

Chcesz połączyć autonomiczną sztuczną inteligencję ze ustrukturyzowaną wiedzą. Ten samouczek pokaże Ci, jak zbudować funkcjonalny system w pięciu krokach.

Zbudujesz agenta wsparcia klienta. Agent ten wykorzystuje graf wiedzy do zrozumienia produktów, historii klienta oraz polityk firmy.

Krok 1: Mapowanie encji i relacji

Zidentyfikuj części swojej domeny. W przypadku wsparcia klienta użyj następujących elementów:

Węzły:

Krawędzie:

Krok 2: Konfiguracja bazy danych

Do tego projektu użyj Neo4j. Świetnie współpracuje z Pythonem. Aby rozpocząć, uruchom tę komendę w Dockerze:

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

Krok 3: Tworzenie przykładowych danych

Użyj Cypher, aby dodać dane do swojego grafu. Musisz utworzyć klientów, produkty i relacje. Na przykład:

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)

Krok 4: Budowanie autonomicznego agenta

Użyj Python i LangChain, aby połączyć swojego agenta z grafem.

  1. Połącz się z Neo4j.
  2. Utwórz narzędzie, które pozwoli agentowi wykonywać zapytania grafowe.
  3. Użyj LLM, aby przekształcać język naturalny w zapytania Cypher.

Twój agent może teraz odpowiadać na pytania typu: „Jakie są opcje zwrotu dla klienta C001 w odniesieniu do produktu P001?”.

Agent wykonuje następujące kroki:

Krok 5: Skalowanie systemu

Aby rozwinąć swój system, wykonaj następujące czynności:

Możesz zintegrować tego agenta ze swoimi obecnymi procesami roboczymi (workflows) za pomocą API lub wyzwalaczy sterowanych zdarzeniami (event-driven triggers). Zacznij od małych kroków i zwiększaj stopień skomplikowania w miarę nauki.

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

Opcjonalna społeczność edukacyjna: https://t.me/GyaanSetuAi