总结：知识图谱KG+大模型LLM

原文地址：LLM+KG

• LLM-based KG
  • KnowLM
  • OpenSPG
• KG-based RAG
  • 基本原理
    • 从query出发的语义解析
      • pre-LLM方法
        • 思想：直接将问题解析为对应的逻辑表达式，然后到知识图谱中查询。
        • 方法：通常包含逻辑表达式、语义解析算法、语义解析模型训练三部分。一般步骤是将问句解析成中间表示，再将中间表示向知识库映射，获得最终的逻辑表示。
          • 逻辑表达式：lambda-calculus（支持实体，数词，函数等常量，支持多种逻辑连接词，支持\exists,\forall等存在量词，argmax,argmin等额外量词）,lambda-DCS（组合语法更简单，支持最基本的实体、关系、Join/intersection操作，支持Bridging操作，可以把两个独立的语义片段组合起来，将离散语义组合为更完整的语义）, 组合范畴语法CCG（由解析规则、解析算法、解析模型训练组成，解析规则由词汇、句法类型、语义类型构成，CCG支持应用、组合、类型转化、并列等操作）。
          • 语义解析的基本步骤：短语检测（识别短语的实体和关系，包括分词、词性标注POS、命名实体识别NER，依赖关系分析构造短语依存图等步骤），资源映射（grouding，包括实体链接、概念匹配、关系分类/关系抽取，目标是将问句与知识图谱上的本体匹配，可以从短语依存图出发实现），语义组合（包括句法分析，组合模型训练，语义组合等步骤），逻辑表达生成。
          • 语义解析器的训练：目标是通过大规模知识库上的问题/答案对集合训练Parser，用在语义组合阶段。以词法、语法、对齐、桥接、实体链接、关系识别为特征，以候选逻辑表达式为目标

            

        • 难点：1. 语义解析的Bridging操作，通常谓词不是明确表示的,导致问句中的谓词无法与知识图谱中的关系直接映射，将实体周边的谓词与问句中真正的谓词对应，即Bridging。2. 知识图谱是高度不完备的，因此需要进行问句的短语重写来匹配知识（Prapharasing），因此需要搜集高质量的语料来训练短语重写模型。

          

        • 缺点：最大缺点是对知识图谱中资源的利用程度不够,知识图谱中的海量知识是可以极大的增强问句的理解过程的,更好的方法应该充分深挖问句和知识图谱两方面资源所包含的信息。
      • LLM-based方法
        • 增加一路与向量库平行的KG上下文增强策略，基于模型的NL2X能力或单独的NL2X模块，将query解析为图查询语言，直接执行图查询，然后后查询的结果转换为文本片段。
    • 从图谱出发的检索排序
      • pre-LLM方法
        • 主要思路：根据query抽取实体，然后把实体作为种子节点对图进行采样（必要时，可把KG中节点和query中实体先向量化，通过向