知识图谱与大模型的关系

知识图谱与大模型存在密切的关系，两者相互补充、相互促进，在多个方面具有紧密的联系：
 
- 知识表示与存储：
- 知识图谱：知识图谱以图结构的形式存储知识，将实体和概念表示为节点，将它们之间的关系表示为边。这种结构化的表示方式能够清晰地展现知识的语义关系和层次结构，非常适合表示复杂的、具有明确关系的知识。例如，在一个关于人物关系的知识图谱中，可以明确表示出“张三”与“李四”是“朋友”关系，“李四”与“王五”是“同事”关系等。
- 大模型：大模型通常以向量的形式隐式地存储知识。通过对大量文本数据的学习，大模型将知识编码在模型的参数中，每个单词或概念都被映射到一个高维向量空间中的向量。这种表示方式虽然不像知识图谱那样直观地展示知识的结构，但能够捕捉到单词之间的语义相似性和上下文关系。
- 知识获取与构建：
- 知识图谱：构建知识图谱需要从各种数据源中提取实体、关系和属性等信息，这一过程通常依赖于人工定义的模式或规则，以及自然语言处理技术中的实体识别、关系抽取等方法。例如，从网页文本中抽取人物、地点、事件等实体以及它们之间的关联关系。构建过程相对复杂，需要大量的人工干预和专业知识，但能够构建出高质量、结构化的特定领域知识图谱。
- 大模型：大模型主要通过大规模的无监督学习从海量的文本数据中自动获取知识。在训练过程中，模型学习到语言的统计规律、语义表示和上下文信息等。大模型的知识获取过程相对自动化，不需要人工定义详细的模式或规则，但获取的知识可能较为隐含，缺乏明确的结构，且可能存在一定的噪声。
- 知识应用与推理：
- 知识图谱：由于其明确的结构和语义关系，知识图谱在知识推理方面具有优势。可以通过定义规则、路径搜索等方式进行确定性的推理，例如根据“父母”关系推导出“子女”关系。在一些需要精确推理和可解释性的应用场景中，如金融风险分析、医疗诊断等，知识图谱能够提供可靠的支持。此外，知识图谱还可以用于语义搜索、智能问答等应用，通过对用户查询的理解和在图谱中的路径查找，返回准确的答案。
- 大模型：大模型在自然语言处理任务中表现出强大的能力，如文本生成、语言翻译、问答等。通过对大量文本的学习，大模型能够理解和生成自然语言，并且在一定程度上进行推理。然而，大模型的推理过程相对较为隐含，缺乏明确的可解释性路径。在一些对推理过程的透明度要求不高，而更注重语言生成的流畅性和对复杂语义的理解的场景中，如智能客服、内容创作等，大模型具有优势。
- 相互结合与增强：
- 知识图谱增强大模型：
- 提高知识可信度：知识图谱中经过质量评估的知识可以帮助大模型提高信息的质量和可信度，保障知识的正确性和时效性。例如，在回答历史事件相关问题时，利用知识图谱中的准确时间、人物和事件关系等信息，纠正大模型可能产生的错误或模糊回答。
- 增强语义理解：大模型的语义理解能力可以借助知识图谱得到进一步提升。例如，基于知识图谱对大模型在输入文本的语义识别过程中进行实体别称补全、实体上下位推理等，提升大模型语义识别的准确性和完整性。比如，当大模型遇到“苹果”这个词时，结合知识图谱可以明确它是指水果还是科技公司，从而更好地理解文本的含义。
- 增强知识溯源能力：利用知识图谱可以记录大模型获取知识点和关键数据的来源信息及转化路径，并在内容生成或推理时进行完整呈现，便于使用者评估可信度。这对于一些对结果可靠性要求较高的应用场景，如法律、金融等领域非常重要。
- 增强知识管理和更新能力：基于知识图谱可以对大模型输出中所依赖的动态数据、隐私数据、事实性知识进行统一的管理，并依托知识图谱的知识编辑能力，保障图谱内知识的实时性和正确性。这样可以使大模型能够及时获取和利用最新的知识进行处理和回答。
- 增强预训练：可以使用图结构将知识图谱信息注入到大模型的输入中，增强大模型预训练能力；通过附加的融合模块将知识图谱注入到大模型，在预训练模型中设计额外的辅助任务，通过辅助任务对预训练模型加约束来增强大模型预训练能力；还可以将知识图谱的链式关系输入到大模型中，作为大模型的预训练语料，从而提升大模型的性能和对知识的理解能力。
- 大模型增强知识图谱：
- 知识图谱构建：大模型可以用于知识图谱的构建。例如，通过大模型开展实体发现、共指解析和关系提取等任务，帮助构建特定领域内的知识图谱结构。利用大模型的生成能力，还可以增强图谱构建，对图谱交互、图谱问答等任务提供支持和提升。此外，采用知识蒸馏等技术可以实现端到端的图谱构建，减少人工干预和提高构建效率。
- 知识图谱补全：利用大模型作为编码器或生成器来补全知识图谱数据，提升知识补全的能力。大模型可以进行实体抽取、关系抽取、事件抽取、因果关系抽取等，这些技术可以用于知识图谱的构建和补全。例如，在已有的知识图谱基础上，大模型可以根据文本内容预测出缺失的实体或关系，从而完善知识图谱。
- 知识图谱的应用拓展：大模型的自然语言理解和生成能力可以与知识图谱相结合，拓展知识图谱的应用场景。例如，利用大模型进行知识图谱问答，抽取自然语言问题中的实体、关系，进入结构化的知识图谱寻找问题答案，再通过大模型组合答案并结合其自身的知识广度将更充实的答案以自然语言的方式输出，增强知识图谱问答的广度、自然性和准确性。同时，大模型还可以提升从知识图谱中生成文本的质量，提高语言的准确性和在现实场景中的可用性，有助于知识图谱的内容生成和补全。