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【大模型+知识图谱】大模型与知识图谱融合:技术演进、实践应用与未来挑战

【大模型+知识图谱】大模型与知识图谱融合:技术演进、实践应用与未来挑战

  • 大模型与知识图谱融合:技术演进、实践应用与未来挑战
    • 引言:为什么需要融合?
    • 一、技术融合的三重路径
      • 1.1 知识图谱增强大模型
      • 1.2 大模型赋能知识图谱
      • 1.3 协同推理框架
    • 二、工业级应用场景落地
      • 2.1 智能问答系统
      • 2.2 工业知识管理
      • 2.3 金融风控
    • 三、关键技术挑战与未来方向
      • 3.1 现存挑战
      • 3.2 未来趋势
    • 结语

大模型与知识图谱融合:技术演进、实践应用与未来挑战

引言:为什么需要融合?

在ChatGPT引爆通用人工智能的当下,大语言模型(LLM)的幻觉问题(如生成错误事实)和黑箱推理机制,成为阻碍其落地工业场景的关键瓶颈。而知识图谱(KG)作为符号化知识库,虽具备精准推理能力,却面临构建成本高动态更新难的困境。两者的互补性催生了“图模融合”新范式——大模型像人类的直觉脑,擅长语义理解与泛化;知识图谱则如逻辑脑,提供可解释的结构化推理路径。


一、技术融合的三重路径

1.1 知识图谱增强大模型

核心逻辑:将KG的结构化知识注入LLM训练/推理链路,解决“幻觉”痛点

  • 预训练融合:百度ERNIE 3.0将三元组转化为文本序列,通过掩码实体训练实现知识内化;KEPLER联合优化文本Embedding与图谱嵌入,统

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