【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，却面临构建成本高和动态更新难的困境。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