AI Agent的知识图谱增强：整合LLM与结构化知识

AI Agent的知识图谱增强：整合LLM与结构化知识

关键词：知识图谱，大语言模型，AI Agent，LLM，结构化知识

摘要：本文探讨了如何通过整合知识图谱与大语言模型（LLM）来增强AI Agent的知识处理能力。文章从知识图谱和LLM的基本概念出发，分析了它们在AI Agent中的应用，详细讲解了知识图谱增强AI Agent的算法原理，并通过项目实战展示了如何将知识图谱与LLM结合，提升AI Agent的智能水平。本文还提供了系统设计与架构的建议，以及实际案例分析，为读者提供了全面的技术指导。

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第一部分: AI Agent的知识图谱增强概述

第1章: 知识图谱与大语言模型概述

1.1 知识图谱的基本概念

1.1.1 知识图谱的定义与特点

知识图谱是一种以结构化形式表示知识的网络，由实体（Entity）和关系（Relation）组成。知识图谱的特点包括：

• 结构化：以图结构的形式表示知识，便于计算机理解和推理。
• 语义丰富：通过实体间的关系，提供更深层次的语义信息。
• 可扩展性