大模型deepseek与知识图谱的实践

知识图谱嵌入大模型训练

• 在知识图谱嵌入大模型的训练过程中，DeepSeek 采用基于注意力机制的融合方法，使大模型能够自动学习知识图谱中不同部分与文本数据的相关性，从而更加灵活地利用知识图谱中的知识。
• 比如在处理关于科技领域的文本时，注意力机制可以使大模型聚焦于知识图谱中与科技相关的实体和关系，如 “人工智能”“芯片” 等，而忽略其他不相关的信息，提高知识利用的效率。

推理阶段知识验证与修正

在模型的推理阶段，当大模型生成回答时，会参考知识图谱中的知识进行验证和修正。如果大模型生成的回答与知识图谱中的事实性知识不符，会对回答进行调整，以确保回答的准确性和可靠性。例如在智能问答系统中，当大模型生成答案后，会通过知识图谱验证答案的合理性，若发现答案与知识图谱中的信息矛盾，会重新生成答案或给出提示。

分层参数调整策略

DeepSeek 采用了一种分层的参数调整策略。在模型的底层，主要对与语言理解相关的参数进行调整，以适应不同的语言任务和数据特点；在模型的高层，结合知识图谱的信息，对与知识推理和应用相关的参数进行调整。这样的分层调整策略能够使模型在不同层面上充分利用知识图谱和文本数据的信息，提高模型的性能和适应性。比如在处理一个需要逻辑推理的问题时，模型高层的参数会根据知识图谱中的推理规则进行调整，以更好地完成推理任务。

知识图谱补全技术

DeepSeek 还采用了知识图谱补全技术，以解决知识图谱中可能存在的知识缺失问题。通过大模型的推理能力和对文本数据的理解，对知识图谱中的缺失知识进行预测和补充。例如，当知识图谱中关于某个历史事件的时间信息缺失时，大模型可以通过分析相关的历史文本，结合已有的知识，预测出该事件可能发生的时间，并将其补充到知识图谱中，提高知识图谱的完整性和准确性。

多模态知识图谱构建

DeepSeek 的知识图谱引擎整合结构化与非结构化数据源，构建多模态知识图谱。其关键技术包括实体消歧，使用 BERT-TextGraph 模型解决同名实体冲突；跨模态对齐，利用 CLIP 模型对齐图像区域与文本描述；以及动态更新，基于强化学习的增量学习策略，实现日更新 1.2 亿实体。

具体应用场景案例

• 智能客服 ：联想 AIForce 智能体开发平台通过融合 DeepSeek 等主流大模型库与行业知识图谱，为企业级 AI 应用开发带来变革。某电商企业借助该平台，利用 DeepSeek 大模型强大的语言理解能力和知识图谱中丰富的商品知识、客户服务知识，实现智能客服系统的升级，提高客户满意度和服务效率。
• 智能营销 ：一家金融机构利用联想 AIForce 智能体开发平台，将 DeepSeek 大模型与金融行业知识图谱相结合。在进行客户需求分析时，系统能够根据客户的历史交易数据、风险偏好等信息，从知识图谱中获取相关的金融产品知识和市场动态，利用大模型进行数据分析和预测，为客户提供个性化的金融产品推荐和投资建议，有效提升了营销效果和客户转化率。
• 智慧维修 ：针对装备维修企业的差异化需求，DeepSeek 设计并测试了多维适配的本地化智慧维修智能体一体机平台。利用某型民用飞机的手册编制排故工卡，通过智慧维修智能体实现了维修故障查询、维修工卡生成、物资工具准备、维修知识审核以及复杂故障排故等功能，推动了智慧维修模式的实际应用。
• 政务服务 ：在政府工作中，DeepSeek 可以自动构建政府知识图谱，将分散的知识点关联起来，形成结构化的知识网络，并进行知识挖掘和分析，辅助政府进行政策制定、风险研判、趋势预测等。此外，还能将文库搜索从关键词搜索升级为语义搜索，支持多轮对话式搜索，快速定位所需信息，提升会议效率和决策质量，以及分析各类政务数据生成动态可视化分析报告，为政府决策提供数据支撑。
• 金融知识图谱与 GraphRAG 实践 ：使用 DeepSeek-R1 模型作为 LLM，使用微软开源版本的 GraphRAG 进行知识图谱的构建，选择传媒行业的游戏板块研究报告和计算机行业的个股研究报告作为输入文本语料，通过公司的并购关系、投资逻辑梳理等问题测试，发现模型回答质量较高，关键信息点均能做到无误、不遗漏地呈现出来。