LLMKGraph：开源，知识图谱+RAG消除大模型幻觉

一、为什么需要知识图谱增强的生成技术？

随着大型语言模型（LLMs）在自然语言生成领域的显著进展，其在生成文本时的流畅性和连贯性得到了广泛认可。然而，LLMs 在实际应用中仍然面临一个关键问题：它们经常生成未经验证的输出，这导致其在关键应用场景中的可靠性受到质疑。

为了应对这一问题，知识图谱增强的生成技术（Retrieval-Augmented Generation, RAG）应运而生。

1.1 大型语言模型的局限性

尽管LLMs在生成自然语言文本方面表现出色，但它们存在以下主要问题：

• • 幻觉问题（Hallucinations）：LLMs 有时会生成与事实不符的内容，尤其是在缺乏足够上下文或知识支持的情况下。这种现象在生物医学领域尤为危险，因为错误的医疗信息可能对患者造成严重后果。

• • 缺乏可验证性：LLMs 生成的文本通常缺乏明确的来源或引用，用户无法验证其准确性。这在需要高度可信信息的领域（如临床决策支持系统）中是一个重大缺陷。

• • 领域知识的局限性：LLMs 的训练数据通常是通用的，缺乏对特定领域（如生物医学）的深入理解。因此，在处理复杂的领域特定问题时，LLMs 的表现可能不够准确。

1.2 知识图谱的优势

知识图谱（Knowledge Graphs, KGs）作为一种结构化的知识表示形式，能够有效弥补LLMs的上述不足。知识图谱通过实体和关系的形式存储领域特定的知识，具有以下优势：

• • 结构化知识表示：知识图谱以图结构的形式存储知识，能够清晰地表示实体之间的复杂关系（如因果关系、治疗关系等）。这种结构化的表示方式有助于提高生成内容的准确性和可解释性。

• • 可验证性：知识图谱中的每个关系都可以与具体的来源（如临床研究或文献）相关联，确保生成的内容具有可追溯性和可验证性。

• • 领域特定知识的整合：通过将领域特定的知识图谱与LLMs结合，系统能够在生成文本时利用这些知识，确保生成的内容符合领域内的专业