大模型中的知识图谱嵌入：融合、增强与协同推理

引言：大模型时代，知识图谱何去何从？

近年来，以 GPT、LLaMA、Claude、Gemini 为代表的大语言模型（Large Language Models, LLMs）在自然语言理解与生成任务上展现出惊人的能力。它们通过在海量文本上进行自监督预训练，隐式地“记忆”了大量世界知识，并能以流畅、连贯的方式回答问题、撰写文章、编写代码。然而，这种“黑箱式”的知识获取方式存在显著局限：

• 幻觉（Hallucination）：模型可能生成看似合理但事实错误的内容（如“爱因斯坦于1925年获得诺贝尔物理学奖”——实际是1921年）；
• 知识静态性：预训练完成后，模型无法自动更新新知识（如2024年奥运会举办城市）；
• 缺乏结构化推理：面对需要多跳逻辑推理或精确关系判断的问题（如“乔·拜登的继子是谁？”），LLMs 容易出错；
• 可解释性差：无法追溯答案来源，难以验证其可靠性。

与此同时，知识图谱（Knowledge Graph, KG）作为一种显式、结构化、可验证的知识表示形式，已在搜索引擎、智能客服、金融风控等领域广泛应用。KG 以三元组（头实体，关系，尾实体）的形式组织事实，具有高精度、强逻辑性和良好的可扩展性。

于是，一个关键问题浮现：如何将大模型的泛化能力与知识图谱的结构化优势相结合？

在此背景下，“大模型中的知识图谱嵌入”（Knowledge Graph Embedding