知识图谱与大模型的深度结合策略剖析 原创

1、知识图谱与大模型的特点和互补性

知识图谱的独特性：

• 知识组织：它由实体及其相互间的联系构成的三元组网络，有效地描绘了知识的框架。
• 数据可信度：知识图谱所包含的信息普遍具有高度的准确性和信赖度。
• 解释性：知识图谱的架构更贴合人类的认知方式，它为知识的解释和逻辑推理提供了途径。

大模型的优势：

• 语言理解力：这些模型能够深入理解庞大的文本资料，具备强大的上下文学习及跨领域适应能力。
• 零样本学习能力：在自然语言处理的相关任务中，即便是在样本量极少的情况下，也能展现出卓越的迁移学习能力。

知识图谱与大模型之间的相互补充：

• 知识图谱对大规模模型的助力：知识图谱为大模型提供了精确和可信的知识基础，有助于减少模型产生的错误判断，提供了知识解释和推理的工具，有助于深入理解模型的内部运作和推理逻辑。此外，知识图谱还能作为辅助检索系统，协助大模型处理公正性、隐私保护和安全性等问题。
• 大规模模型对知识图谱的贡献：在零样本或少样本的学习场景中，大模型能够有效应对知识图谱构建、完善、推理和问答等挑战。例如，大模型能够利用其信息提取能力，从文本或其他数据源中高效完成实体和关系的抽取工作，从而节省数据标注的时间和成本；同时，它也能作为补充知识库，提取可靠知识以完善知识图谱。

2、大模型增强知识图谱的方式

知识图谱构建的挑战与机遇：

• 提升知识图谱构建效率：借助大模型的零样本或少样本学习能力，可以高效地从文本等数据源中提取实体和关系信息。然而，这一过程的准确性可能会受到大模型性能的限制，特别是在处理复杂任务时。
• 优化知识图谱的完整性：大模型可作为补充知识库，提取可靠知识以完善知识图谱的结构。将实体和关系信息融入大模型，能够赋予模型结构化的推理能力。​

知识图谱推理的强化：

• 加强知识图谱推理能力：大模型的引入，使得结合通用知识和知识图谱进行联合推理成为现实。大模型能够解析自然语言文本，并与知识图谱中的知识相结合，助力挖掘推理规则和评估策略。

• 问答系统的创新：知识图谱与模型的协同作用为问答系统带来新机遇。通过微调技术或直接应用大模型，可以显著提升知识图谱问答系统的性能和解释力。
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大模型在知识图谱增强中的应用概览：

3、知识图谱增强大模型的方式

提升大模型训练及其实际应用：

优化大模型性能：在大型模型的预训练过程中，融入知识图谱的结构化知识来构建预训练语料，以此提升模型的自我提升能力。同时，利用嵌入技术将知识图谱整合进大模型，使其能够学习到具体的事实知识。

强化推理能力：技术如思维链可以通过少量样本的提示来提升大模型在推理任务上的表现，尽管这可能受到某些偏见特征的影响。结合图神经网络与知识图谱的方法，可以进一步升级模型的推理功能。

提升检索效率：采用检索增强生成等技术，通过接入外部知识向量索引来解决大模型知识更新的问题，从而增强其在处理知识密集型任务时的效能。

增强解释性：结合知识图谱与大模型，例如使用LMExplainer等工具，能够提供更加全面、透明、易于理解的文本解释，从而提高大模型的可解释性。

知识图谱对大模型强化的综合概述：

4、总结与展望

在图模结合系统中，关键在于建立有效的反馈机制，以动态优化知识图谱与大模型的互动。要点包括：

• 大模型与知识图谱的互动反馈；
• 通用型知识图谱的适应性；
• 知识增强大模型的应用，如 ChatExtract 和 AutoKG 工具。

这种协作提升了系统的可靠性、解释性和智能水平。

未来展望

• 提升大模型性能：研究将聚焦于如何将高质量知识有效注入大模型，以及优化模型对结构化数据的理解。
• 改进知识编码：采用图神经网络等策略，更有效地捕捉知识图谱中的关系和语义。
• 深度融合图模：结合强化学习，如JointLK和QA-GNN，探索更高效的交互和微调策略。
• 减少幻觉现象：利用外部知识图谱等工具，提高大模型的准确性和问题解决能力。
• 可解释性大模型：研究大模型内部机制，通过知识图谱和图注意网络提升模型解释性，增强用户对决策的信任。

本文转载自公众号玄姐聊AGI  作者：玄姐

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