最好玩的網(wǎng)游排名前十,順昌網(wǎng)站建設(shè)wzjseo,怎么cms做網(wǎng)站,課程網(wǎng)站資源建設(shè)小結(jié)摘要 當(dāng)大語(yǔ)言模型#xff08;LLM#xff09;的通用能力遇上知識(shí)圖譜#xff08;KG#xff09;的結(jié)構(gòu)化精度#xff0c;人工智能的下一個(gè)拐點(diǎn)在何方#xff1f;本文深度剖析LLM與KG兩大技術(shù)范式的互補(bǔ)優(yōu)勢(shì)與內(nèi)在缺陷#xff0c;系統(tǒng)性闡述了“KG增強(qiáng)LLM”和“LLM增強(qiáng)KG…摘要當(dāng)大語(yǔ)言模型LLM的通用能力遇上知識(shí)圖譜KG的結(jié)構(gòu)化精度人工智能的下一個(gè)拐點(diǎn)在何方本文深度剖析LLM與KG兩大技術(shù)范式的互補(bǔ)優(yōu)勢(shì)與內(nèi)在缺陷系統(tǒng)性闡述了“KG增強(qiáng)LLM”和“LLM增強(qiáng)KG”的雙向賦能路徑。通過(guò)解讀前沿技術(shù)、應(yīng)用場(chǎng)景與未來(lái)趨勢(shì)本文旨在為科研專(zhuān)家、產(chǎn)業(yè)決策者和投資者揭示這一融合技術(shù)如何克服AI幻覺(jué)、提升可解釋性并最終構(gòu)筑通往通用人工智能AGI的關(guān)鍵階梯 。閱讀原文或https://t.zsxq.com/5RXWo獲取原文pdf和自制中文版全文深度解讀引言在AGI的晨光熹微中我們?yōu)楹涡枰俺絃LM”2022年以來(lái)以大語(yǔ)言模型LLM為代表的生成式AI浪潮席卷全球其強(qiáng)大的自然語(yǔ)言處理能力和通用知識(shí)儲(chǔ)備讓我們前所未有地接近通用人工智能AGI的夢(mèng)想 。從流暢的對(duì)話(huà)、創(chuàng)意的文本生成到復(fù)雜的代碼編寫(xiě)LLM似乎無(wú)所不能。然而隨著應(yīng)用的深入學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界愈發(fā)清晰地認(rèn)識(shí)到單純依賴(lài)LLM的路徑充滿(mǎn)了挑戰(zhàn)與瓶頸。LLM的“原罪”主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面 知識(shí)的“內(nèi)隱性”與“幻覺(jué)”LLM通過(guò)在海量文本上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練將知識(shí)以參數(shù)化的形式“壓縮”在龐大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中。這種知識(shí)是隱性的、非結(jié)構(gòu)化的。當(dāng)被問(wèn)及超出其訓(xùn)練數(shù)據(jù)范圍或模糊不清的問(wèn)題時(shí)LLM傾向于“創(chuàng)造”事實(shí)即產(chǎn)生所謂的“幻覺(jué)”Hallucination這在金融、醫(yī)療、法律等對(duì)事實(shí)準(zhǔn)確性要求極高的領(lǐng)域是不可接受的?！昂谙洹眴?wèn)題與可解釋性缺失LLM的決策過(guò)程高度復(fù)雜且不透明我們很難理解它為何會(huì)給出某個(gè)特定的答案。這種“知其然不知其所以然”的黑箱特性極大地限制了其在關(guān)鍵決策任務(wù)中的可信度與可靠性 。知識(shí)更新的困境LLM的知識(shí)被“凍結(jié)”在其訓(xùn)練完成的那一刻。對(duì)于日新月異的動(dòng)態(tài)世界LLM無(wú)法實(shí)時(shí)獲取和整合新知識(shí)導(dǎo)致其信息陳舊。重新訓(xùn)練模型的成本又極其高昂這使得知識(shí)更新成為一個(gè)巨大的工程難題。領(lǐng)域知識(shí)的短板盡管LLM具備廣泛的通用知識(shí)但在需要深度、專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域知識(shí)的場(chǎng)景下如生物醫(yī)藥、材料科學(xué)其表現(xiàn)往往差強(qiáng)人意缺乏對(duì)特定領(lǐng)域復(fù)雜邏輯和實(shí)體關(guān)系的精確把握 .與此同時(shí)人工智能領(lǐng)域另一條技術(shù)路線(xiàn)——知識(shí)圖譜Knowledge Graph, KG卻恰好能在這些方面提供完美的補(bǔ)充 。知識(shí)圖譜是一種用圖結(jié)構(gòu)來(lái)建模和表示現(xiàn)實(shí)世界知識(shí)的數(shù)據(jù)庫(kù)它由實(shí)體節(jié)點(diǎn)和關(guān)系邊組成以“實(shí)體-關(guān)系-實(shí)體”的三元組形式存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)化的事實(shí) 。如果我們說(shuō)LLM像一個(gè)博覽群書(shū)但記憶可能出錯(cuò)的“通才”那么知識(shí)圖譜就像一個(gè)嚴(yán)謹(jǐn)、精確、條分縷析的“領(lǐng)域?qū)＜覉F(tuán)”。它以其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)正成為彌補(bǔ)LLM短板的關(guān)鍵 。正是基于這種深刻的洞察一場(chǎng)將LLM的語(yǔ)言能力與KG的結(jié)構(gòu)化知識(shí)相結(jié)合的技術(shù)革命正在悄然發(fā)生。這場(chǎng)融合的目標(biāo)是創(chuàng)造出一種全新的、更強(qiáng)大、更可靠的AI引領(lǐng)我們邁向“下一代AGI” 。本次深度解讀將系統(tǒng)性地拆解這一前沿領(lǐng)域的核心思想、技術(shù)路徑、應(yīng)用價(jià)值與未來(lái)挑戰(zhàn)其內(nèi)容主要基于The Web Conference 2025上的同名主題教程 .第一章冰與火之歌 —— LLM與KG的協(xié)同與互補(bǔ)要理解二者融合的必然性我們必須首先深入剖析它們各自的“基因”即其內(nèi)在的優(yōu)勢(shì)與劣勢(shì)。這就像一場(chǎng)冰與火的交融看似對(duì)立實(shí)則互補(bǔ)共同構(gòu)成了更強(qiáng)大的力量 .1.1 大語(yǔ)言模型LLM流動(dòng)的“語(yǔ)言之火”優(yōu)勢(shì) (Pros):通用知識(shí) (General Knowledge)通過(guò)學(xué)習(xí)互聯(lián)網(wǎng)級(jí)別的海量文本LLM掌握了關(guān)于世界范圍的廣泛常識(shí)。語(yǔ)言處理 (Language Processing)LLM的核心優(yōu)勢(shì)在于其無(wú)與倫比的自然語(yǔ)言理解、生成和推理能力能夠輕松處理復(fù)雜的語(yǔ)法、語(yǔ)義和語(yǔ)用。泛化能力 (Generalizability)LLM在處理未曾見(jiàn)過(guò)的任務(wù)和問(wèn)題時(shí)表現(xiàn)出驚人的泛化能力能夠通過(guò)上下文學(xué)習(xí)In-context Learning或少樣本提示Few-shot Prompting快速適應(yīng)新場(chǎng)景。劣勢(shì) (Cons):隱性知識(shí) (Implicit Knowledge)知識(shí)存儲(chǔ)在數(shù)十億甚至萬(wàn)億的參數(shù)中無(wú)法直接查詢(xún)、編輯或驗(yàn)證?；糜X(jué) (Hallucination)傾向于生成不符合事實(shí)或邏輯矛盾的內(nèi)容缺乏事實(shí)核查機(jī)制。不確定性 (Indecisiveness)對(duì)于需要精確答案的問(wèn)題LLM的回答可能含糊其辭或每次都不同。黑箱 (Black-box)其內(nèi)部推理路徑難以追蹤導(dǎo)致結(jié)果缺乏可解釋性。知識(shí)短板 (Lacking Domain-specific/New Knowledge)對(duì)專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域知識(shí)掌握不足且知識(shí)庫(kù)無(wú)法實(shí)時(shí)更新。1.2 知識(shí)圖譜KG堅(jiān)實(shí)的“事實(shí)之冰”優(yōu)勢(shì) (Pros):結(jié)構(gòu)化知識(shí) (Structural Knowledge)知識(shí)以清晰的圖結(jié)構(gòu)存儲(chǔ)實(shí)體間的關(guān)系一目了然。準(zhǔn)確性 (Accuracy)KG中的事實(shí)通常經(jīng)過(guò)驗(yàn)證和清洗具有很高的置信度。確定性 (Decisiveness)對(duì)于事實(shí)型查詢(xún)KG可以提供唯一、確定的答案。可解釋性 (Interpretability)基于圖譜的推理路徑是明確的例如從“A是B的導(dǎo)演”和“B的主演是C”可以清晰地推出A和C的合作關(guān)系整個(gè)過(guò)程有跡可循。領(lǐng)域?qū)ｉL(zhǎng) (Domain-specific Knowledge)可以構(gòu)建高度專(zhuān)業(yè)化的領(lǐng)域知識(shí)圖譜如醫(yī)療、金融為垂直應(yīng)用提供強(qiáng)大支持。知識(shí)演化 (Evolving Knowledge)KG的節(jié)點(diǎn)和關(guān)系可以被方便地添加、刪除和修改使其能夠與時(shí)俱進(jìn)。劣勢(shì) (Cons):不完備性 (Incompleteness)任何知識(shí)圖譜都只是對(duì)現(xiàn)實(shí)世界的抽樣不可避免地存在大量缺失的實(shí)體和關(guān)系。構(gòu)建和維護(hù)高質(zhì)量KG的成本極高。語(yǔ)言理解缺失 (Lacking Language Understanding)KG本身不具備自然語(yǔ)言理解能力無(wú)法直接與用戶(hù)的自然語(yǔ)言查詢(xún)進(jìn)行交互。未知事實(shí) (Unseen Facts)無(wú)法處理或推理出圖譜中明確未定義的“未知”事實(shí)或關(guān)系。1.3 融合的必然11 2通過(guò)上述對(duì)比一幅清晰的協(xié)同作戰(zhàn)圖景躍然紙上 用KG的“事實(shí)”約束LLM的“幻覺(jué)”當(dāng)LLM需要回答一個(gè)事實(shí)性問(wèn)題時(shí)可以從KG中檢索準(zhǔn)確信息作為生成答案的依據(jù)從而大幅降低幻覺(jué)。用KG的“結(jié)構(gòu)”增強(qiáng)LLM的“推理”復(fù)雜的邏輯推理可以在KG的結(jié)構(gòu)化路徑上進(jìn)行LLM則負(fù)責(zé)理解問(wèn)題并將推理過(guò)程和結(jié)果轉(zhuǎn)化為自然語(yǔ)言。用KG的“可解釋性”點(diǎn)亮LLM的“黑箱”KG可以為L(zhǎng)LM的答案提供事實(shí)來(lái)源和推理路徑讓用戶(hù)知道“為什么”是這個(gè)答案。用LLM的“語(yǔ)言能力”解放KG的“構(gòu)建”利用LLM強(qiáng)大的文本理解能力可以從海量非結(jié)構(gòu)化文本中自動(dòng)抽取實(shí)體和關(guān)系極大地降低了構(gòu)建和更新知識(shí)圖譜的成本。用LLM的“泛化能力”彌補(bǔ)KG的“不完備”對(duì)于KG中缺失的知識(shí)LLM可以基于其通用知識(shí)進(jìn)行合理的預(yù)測(cè)和補(bǔ)全。因此二者的融合并非簡(jiǎn)單的功能疊加而是一種深度的化學(xué)反應(yīng)。這種融合主要沿著兩個(gè)方向展開(kāi)知識(shí)圖譜增強(qiáng)的大語(yǔ)言模型KG-enhanced LLMs和大語(yǔ)言模型增強(qiáng)的知識(shí)圖譜LLM-enhanced KGs.第二章以知識(shí)為矛 —— KG如何增強(qiáng)LLM讓LLM變得更聰明、更可靠的第一條路徑就是主動(dòng)地將KG中高質(zhì)量的結(jié)構(gòu)化知識(shí)“喂”給LLM。這種增強(qiáng)可以在LLM生命周期的不同階段進(jìn)行主要分為“訓(xùn)練時(shí)增強(qiáng)”和“推理時(shí)增強(qiáng)”兩大類(lèi) .2.1 訓(xùn)練時(shí)增強(qiáng)在“出生”時(shí)注入知識(shí)基因這種方法旨在將結(jié)構(gòu)化知識(shí)直接融入LLM的模型參數(shù)中讓其“天生”就具備更強(qiáng)的知識(shí)性和邏輯性。方法一基于KG生成高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù) (Generate training data from KGs)傳統(tǒng)的LLM訓(xùn)練數(shù)據(jù)是純文本缺乏結(jié)構(gòu)化信息。我們可以利用KG將其中的“實(shí)體-關(guān)系-實(shí)體”三元組轉(zhuǎn)化為高質(zhì)量的訓(xùn)練樣本。例如對(duì)于KG中的三元組 (北京, 首都, 中國(guó))可以生成“北京是中國(guó)的首都?！边@樣的描述性文本或者生成“問(wèn)題中國(guó)的首都是哪里答案北京”這樣的問(wèn)答對(duì)。將這些由KG生成的“知識(shí)密集型”數(shù)據(jù)混入LLM的訓(xùn)練語(yǔ)料中可以顯著提升模型對(duì)事實(shí)性知識(shí)的記憶和理解能力 .方法二將KG作為額外的輸入模塊注入模型 (Inject KGs with additional modules)這是一種更深度的融合方式。它在LLM原有的架構(gòu)如Transformer之外增加一個(gè)專(zhuān)門(mén)處理圖結(jié)構(gòu)知識(shí)的模塊通常是圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Graph Neural Network, GNN。其工作流程是首先用GNN對(duì)KG進(jìn)行編碼將圖中每個(gè)實(shí)體和關(guān)系的結(jié)構(gòu)信息表示為向量然后在LLM處理文本時(shí)通過(guò)注意力機(jī)制Attention Mechanism等方式將這些來(lái)自KG的知識(shí)向量與文本的表示進(jìn)行融合。這樣LLM在生成每個(gè)詞的時(shí)候不僅能看到上下文的文本信息還能“看到”相關(guān)的結(jié)構(gòu)化知識(shí)從而做出更精準(zhǔn)的決策 .2.2 推理時(shí)增強(qiáng)為L(zhǎng)LM配備“外置知識(shí)庫(kù)”考慮到重新訓(xùn)練LLM的巨大成本目前更為主流和靈活的方式是在推理即生成答案的階段引入KG。這其中最核心的范式就是檢索增強(qiáng)生成Retrieval-Augmented Generation, RAG.經(jīng)典RAG范式當(dāng)用戶(hù)提出一個(gè)問(wèn)題時(shí)系統(tǒng)首先將問(wèn)題作為查詢(xún)從一個(gè)巨大的文檔庫(kù)中檢索出最相關(guān)的幾段文本然后將這些文本連同原始問(wèn)題一起作為提示Prompt輸入給LLM讓LLM基于這些提供的上下文來(lái)生成答案 .GraphRAGRAG的升級(jí)版當(dāng)我們將RAG中的“文檔庫(kù)”替換為“知識(shí)圖譜”時(shí)就得到了更強(qiáng)大、更精確的GraphRAG。第一步知識(shí)檢索 (Retrieval)用戶(hù)的自然語(yǔ)言問(wèn)題首先被解析識(shí)別出其中的核心實(shí)體。然后系統(tǒng)在KG中找到這些實(shí)體對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)并檢索出與它們相關(guān)的子圖subgraph。這個(gè)子圖包含了與問(wèn)題最相關(guān)的實(shí)體和關(guān)系。第二步知識(shí)增強(qiáng)生成 (Augmented Generation)檢索到的子圖通常會(huì)序列化為文本或三元組列表與原始問(wèn)題一起被送入LLM。LLM被指令依據(jù)這些“確鑿無(wú)疑”的結(jié)構(gòu)化事實(shí)來(lái)組織答案?；贕raphRAG的理念衍生出了多種具體的推理策略 圖上推理 (Reasoning on Graph, RoG)這是一種引導(dǎo)LLM在圖上進(jìn)行多步推理的策略。系統(tǒng)不僅提供子圖還會(huì)通過(guò)精心設(shè)計(jì)的提示Prompt Engineering引導(dǎo)LLM像偵探一樣沿著圖中的關(guān)系路徑一步步尋找答案。例如回答“執(zhí)導(dǎo)了《泰坦尼克號(hào)》的導(dǎo)演所執(zhí)導(dǎo)的另一部科幻電影的主演是誰(shuí)”這類(lèi)問(wèn)題LLM會(huì)被引導(dǎo)先找到“《泰坦尼克號(hào)》-導(dǎo)演-詹姆斯·卡梅隆”再找到“《阿凡達(dá)》-導(dǎo)演-詹姆斯·卡梅隆”并確認(rèn)“《阿凡達(dá)》-類(lèi)型-科幻”最后找到“《阿凡達(dá)》-主演-薩姆·沃辛頓”。整個(gè)過(guò)程清晰可見(jiàn)。圖約束推理 (Graph-constrained Reasoning, GCR)這種策略將KG作為一個(gè)“事實(shí)檢驗(yàn)器”。LLM首先自由生成一個(gè)初步答案然后系統(tǒng)將答案中的事實(shí)性陳述如新生成的三元組與KG進(jìn)行比對(duì)。如果發(fā)現(xiàn)矛盾例如LLM聲稱(chēng)某位演員出演了某部電影但KG中并無(wú)此關(guān)系系統(tǒng)就會(huì)修正答案或要求LLM重新生成從而保證了輸出的真實(shí)性。統(tǒng)一的KGLLM推理 (Unified KGLLM Reasoning)這是更前沿的探索例如“圖基礎(chǔ)模型用于檢索增強(qiáng)生成GFM-RAG” 。其思想是訓(xùn)練一個(gè)強(qiáng)大的“圖基礎(chǔ)模型”Graph Foundation Model該模型能深刻理解圖的結(jié)構(gòu)和語(yǔ)義從而能進(jìn)行更智能、更高效的子圖檢索為后續(xù)的LLM生成提供更高質(zhì)量的上下文。這代表了從簡(jiǎn)單的“檢索-生成”管線(xiàn)向更深層次的端到端聯(lián)合建模的演進(jìn)方向。第三章以語(yǔ)言為犁 —— LLM如何增強(qiáng)KG協(xié)同作用是雙向的。LLM不僅能從KG中獲益其強(qiáng)大的語(yǔ)言能力也反過(guò)來(lái)為傳統(tǒng)知識(shí)圖譜的構(gòu)建、集成和應(yīng)用帶來(lái)了革命性的變化 。知識(shí)圖譜工程曾是一個(gè)勞動(dòng)密集、成本高昂的領(lǐng)域而LLM正使其變得前所未有的自動(dòng)化和智能化。3.1 LLM增強(qiáng)的知識(shí)圖譜構(gòu)建與補(bǔ)全知識(shí)圖譜生命周期中最核心也最困難的環(huán)節(jié)就是從海量數(shù)據(jù)中獲取知識(shí)。LLM在此大有可為。實(shí)體抽取與關(guān)系抽取 (Entity and Relation Extraction)給定一段非結(jié)構(gòu)化文本如“蘋(píng)果公司由史蒂夫·喬布斯于1976年創(chuàng)立于加州庫(kù)比蒂諾”傳統(tǒng)的NER命名實(shí)體識(shí)別和RE關(guān)系抽取模型需要大量標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。而現(xiàn)在我們可以直接向強(qiáng)大的LLM發(fā)出指令“請(qǐng)從以下文本中抽取出公司、人物、時(shí)間和地點(diǎn)實(shí)體以及它們之間的‘創(chuàng)始人’和‘成立地點(diǎn)’關(guān)系?！?LLM憑借其強(qiáng)大的零樣本/少樣本能力能夠高效、準(zhǔn)確地完成這一任務(wù)將非結(jié)構(gòu)化文本轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化的三元組 (蘋(píng)果公司, 創(chuàng)始人, 史蒂夫·喬布斯)、(蘋(píng)果公司, 成立時(shí)間, 1976年) 等。鏈接預(yù)測(cè)/知識(shí)圖譜補(bǔ)全 (Link Prediction/KG Completion)知識(shí)圖譜天然是不完備的。LLM可以用于預(yù)測(cè)其中缺失的關(guān)系鏈接。例如已知 (A, 畢業(yè)于, B大學(xué)) 和 (C, 畢業(yè)于, B大學(xué))我們可以詢(xún)問(wèn)LLM“A和C很可能是什么關(guān)系” LLM可能會(huì)基于其世界知識(shí)推斷出他們是“校友”。這種基于語(yǔ)義的推理能力遠(yuǎn)超傳統(tǒng)僅依賴(lài)圖結(jié)構(gòu)的鏈接預(yù)測(cè)算法。3.2 LLM增強(qiáng)的知識(shí)圖譜集成與對(duì)齊現(xiàn)實(shí)世界中存在著大量異構(gòu)的知識(shí)圖譜例如DBpedia、Wikidata以及各個(gè)企業(yè)內(nèi)部的領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)。如何將這些知識(shí)孤島連接起來(lái)是一個(gè)被稱(chēng)為“知識(shí)集成”的巨大挑戰(zhàn)。實(shí)體對(duì)齊 (Entity Alignment)不同KG可能對(duì)同一個(gè)現(xiàn)實(shí)世界實(shí)體有不同的命名或ID。例如一個(gè)圖譜中叫“北京大學(xué)”另一個(gè)可能叫“PKU”。LLM可以憑借其對(duì)上下文和語(yǔ)義的深刻理解判斷這兩個(gè)實(shí)體指向的是同一個(gè)對(duì)象從而將它們對(duì)齊實(shí)現(xiàn)知識(shí)的互聯(lián)。本體匹配與知識(shí)融合 (Ontology Matching and Knowledge Fusion)本體Ontology是KG的模式層定義了實(shí)體的類(lèi)型和關(guān)系的層級(jí)結(jié)構(gòu)。當(dāng)融合兩個(gè)KG時(shí)需要匹配它們的本體。例如一個(gè)圖譜中的“director”關(guān)系和另一個(gè)圖譜中的“directed_by”關(guān)系可能語(yǔ)義相同。LLM可以理解這些關(guān)系的細(xì)微差別并進(jìn)行準(zhǔn)確匹配。一個(gè)具體的先進(jìn)案例是HiPrompt框架 . 該框架專(zhuān)注于解決生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的知識(shí)融合問(wèn)題這是一個(gè)典型的需要高度專(zhuān)業(yè)知識(shí)的場(chǎng)景。其核心思想是“層次化導(dǎo)向的提示Hierarchy-Oriented Prompting”。當(dāng)需要將一個(gè)實(shí)體如“Prostatic Neoplasms”前列腺腫瘤鏈接到正確的醫(yī)學(xué)術(shù)語(yǔ)時(shí)HiPrompt首先利用BM25等傳統(tǒng)信息檢索方法從一個(gè)龐大的術(shù)語(yǔ)庫(kù)中召回一批候選詞如“prostatic hypertrophy”, “prostate angiosarcoma”, “prostate cancer”。然后它不僅將這些候選詞還將它們?cè)卺t(yī)學(xué)本體如MeSH中的層級(jí)上下文信息例如“prostate cancer isA prostate disease”一同提供給LLM。LLM利用這些結(jié)構(gòu)化的層級(jí)信息能夠更準(zhǔn)確地對(duì)候選詞進(jìn)行重排序re-rank最終選出最匹配的術(shù)語(yǔ)“prostate cancer”。這個(gè)“檢索-重排”的范式巧妙地結(jié)合了傳統(tǒng)檢索的高效性和LLM的深度語(yǔ)義理解能力是LLM增強(qiáng)知識(shí)集成的典范之作 .3.3 LLM增強(qiáng)的多模態(tài)知識(shí)圖譜知識(shí)不僅僅存在于文本中。未來(lái)的知識(shí)圖譜將是多模態(tài)的融合圖像、視頻、音頻等多種信息。多模態(tài)大模型如GPT-4V、Gemini的出現(xiàn)為構(gòu)建這樣的多模態(tài)KG提供了強(qiáng)大工具。例如模型可以從一張圖片中識(shí)別出人物、地標(biāo)并理解它們之間的空間或互動(dòng)關(guān)系然后將這些信息以結(jié)構(gòu)化的形式添加到KG中實(shí)現(xiàn)文本知識(shí)與視覺(jué)知識(shí)的無(wú)縫鏈接 。第四章落地為王 —— KGLLM的商業(yè)應(yīng)用理論的先進(jìn)性最終要通過(guò)應(yīng)用價(jià)值來(lái)體現(xiàn)。KG與LLM的融合正在多個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域催生出革命性的應(yīng)用 .4.1 新一代智能問(wèn)答QA系統(tǒng)傳統(tǒng)的基于檢索的QA系統(tǒng)或純LLM的QA系統(tǒng)都存在短板。而KGLLM的組合拳則能打造出堪稱(chēng)完美的智能問(wèn)答體驗(yàn)高精度答案基于經(jīng)過(guò)驗(yàn)證的知識(shí)圖譜事實(shí)準(zhǔn)確性得到保障。可解釋系統(tǒng)不僅能給出答案還能展示其在知識(shí)圖譜上的推理路徑讓用戶(hù)信服。復(fù)雜問(wèn)題處理能夠處理需要多步推理、聚合、比較的復(fù)雜問(wèn)題。領(lǐng)域深度在金融投研、法律咨詢(xún)、醫(yī)療問(wèn)診、設(shè)備排障等專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域基于領(lǐng)域KG的QA系統(tǒng)能夠提供專(zhuān)家級(jí)的服務(wù)成為強(qiáng)大的決策輔助工具。4.2 下一代個(gè)性化推薦系統(tǒng)傳統(tǒng)推薦系統(tǒng)常常因?yàn)閿?shù)據(jù)稀疏和缺乏可解釋性而被稱(chēng)為“黑箱”。引入KG可以極大地改善這一狀況。更豐富的用戶(hù)與物品畫(huà)像通過(guò)構(gòu)建包含用戶(hù)、物品、屬性、行為等在內(nèi)的復(fù)雜知識(shí)圖譜可以更精細(xì)地刻畫(huà)用戶(hù)興趣和物品特征。更強(qiáng)的可解釋性推薦系統(tǒng)可以給出類(lèi)似“因?yàn)槟阆矚g演員A而這部電影也是由他主演的”這樣的推薦理由大大提升用戶(hù)體驗(yàn)和信任度。更廣的探索能力Serendipity通過(guò)在圖譜上進(jìn)行更長(zhǎng)距離的關(guān)聯(lián)推理系統(tǒng)可以發(fā)現(xiàn)用戶(hù)潛在的、跨領(lǐng)域的興趣點(diǎn)實(shí)現(xiàn)“驚喜”推薦打破信息繭房。LLM的加入則使得用戶(hù)可以用自然語(yǔ)言描述自己模糊的推薦需求例如“給我推薦一部氛圍類(lèi)似《銀翼殺手》但結(jié)局不那么悲傷的科幻電影”系統(tǒng)能夠理解這種復(fù)雜的語(yǔ)義并在KG中尋找最匹配的推薦結(jié)果 .第五章未來(lái)展望與結(jié)論盡管KGLLM的融合展現(xiàn)出巨大的潛力但通往理想的AGI之路上仍存在諸多挑戰(zhàn)與機(jī)遇 .技術(shù)挑戰(zhàn)統(tǒng)一建模目前大多數(shù)方案仍是“檢索生成”的管線(xiàn)式pipeline架構(gòu)如何設(shè)計(jì)出端到端、真正一體化的KG-LLM聯(lián)合模型是未來(lái)的重要方向。動(dòng)態(tài)演化如何讓模型能夠?qū)崟r(shí)感知知識(shí)圖譜的動(dòng)態(tài)更新并高效地將新知識(shí)融入自身仍然是一個(gè)開(kāi)放性問(wèn)題。大規(guī)模圖處理面對(duì)工業(yè)界動(dòng)輒數(shù)十億甚至上百億節(jié)點(diǎn)和邊的超大規(guī)模知識(shí)圖譜如何實(shí)現(xiàn)高效的圖存儲(chǔ)、檢索和推理對(duì)算法和工程都提出了極高的要求。未來(lái)方向自主智能體Autonomous Agents未來(lái)的AI智能體需要能夠與環(huán)境交互、感知、規(guī)劃并執(zhí)行任務(wù)。KG可以作為智能體長(zhǎng)期記憶和世界模型的“骨架”LLM則提供推理和與人交互的“大腦”。科學(xué)發(fā)現(xiàn)在生物、化學(xué)、材料等領(lǐng)域利用KGLLM系統(tǒng)自動(dòng)閱讀海量文獻(xiàn)構(gòu)建知識(shí)圖譜并從中發(fā)現(xiàn)新的假說(shuō)和關(guān)聯(lián)有望極大加速科學(xué)研究的進(jìn)程。結(jié)論大語(yǔ)言模型LLM與知識(shí)圖譜KG的融合不是權(quán)宜之計(jì)而是走向更強(qiáng)大、更可信、更智能的通用人工智能AGI的必然選擇。LLM提供了前所未有的語(yǔ)言智能和泛化能力而KG則為其提供了事實(shí)的錨點(diǎn)、邏輯的框架和可解釋性的基石。對(duì)于科研院所的專(zhuān)家而言這一交叉領(lǐng)域充滿(mǎn)了亟待探索的理論問(wèn)題和技術(shù)難題是催生突破性創(chuàng)新的沃土。對(duì)于企事業(yè)單位和投資者而言KGLLM技術(shù)正從實(shí)驗(yàn)室走向市場(chǎng)在智能客服、金融風(fēng)控、醫(yī)療診斷、教育和推薦等領(lǐng)域孕育著巨大的商業(yè)價(jià)值。理解并擁抱這一融合范式將是在下一輪人工智能浪潮中把握先機(jī)的關(guān)鍵。這不僅是構(gòu)建一個(gè)更好的AI工具更是塑造一個(gè)與人類(lèi)知識(shí)協(xié)同進(jìn)化的智能未來(lái)的開(kāi)始 .標(biāo)簽#知識(shí)圖譜 #大語(yǔ)言模型 #AGI #GraphRAG #LLM #KnowledgeGraph歡迎加入「知識(shí)圖譜增強(qiáng)大模型產(chǎn)學(xué)研」知識(shí)星球獲取最新產(chǎn)學(xué)研相關(guān)知識(shí)圖譜大模型相關(guān)論文、政府企業(yè)落地案例、避坑指南、電子書(shū)、文章等行業(yè)重點(diǎn)是醫(yī)療護(hù)理、醫(yī)藥大健康、工業(yè)能源制造領(lǐng)域也會(huì)跟蹤AI4S科學(xué)研究相關(guān)內(nèi)容以及Palantir、OpenAI、微軟、Writer、Glean、OpenEvidence等相關(guān)公司進(jìn)展。