企业知识图谱问答系统

近年来，随着生成式AI（Generative AI）和大型语言模型（LLMs）的快速发展，这些技术在商业领域的应用愈发广泛。特别是在构建企业知识图谱（Knowledge Graph，KG）方面，生成式AI和LLMs的结合为企业数据管理和知识共享提供了新的可能。本文将详细介绍如何利用生成式AI和维基知识库（Wikibase）构建企业知识图谱问答系统，并探讨其在实际应用中的潜力和挑战。

原文链接：

https://aclanthology.org/2024.kallm-1.4.pdf

引言

知识图谱用于表示实体和实体之间关系的语义网络，通过将数据结构化为图的形式，能够有效地集成和组织知识。在企业环境中，知识图谱可以帮助企业更好地理解内部数据和业务流程，提升决策效率。而生成式AI，特别是大型语言模型（LLMs），通过强大的文本生成能力，使得知识图谱可以通过自然语言交互，极大地提高了用户的使用体验。

知识图谱：数据的语义网络表示

知识图谱（Knowledge Graphs, KG）是一种用图结构来表示信息的语义网络，其中实体作为节点，关系作为边。这种结构能够高效地整合和组织多样化的数据，为各种应用提供强有力的知识支持。知识图谱在劳动力市场、教育方法和医学等多个领域均展现出了巨大的应用价值。例如，在医学领域，知识图谱能够帮助医生快速检索和分析病例，提高诊疗效率；在教育领域，则能助力教育机构更好地理解学生的学习动态，优化教学资源配置。

知识图谱之所以能在人工智能（AI）领域备受青睐，关键在于其清晰性和灵活性。通过将知识图谱与AI技术（如微软的Azure OpenAI）结合，可以极大地提升大数据的集成和分析能力，实现更高效、更准确的数据处理。在