知识图谱与大模型相结合的3种方法，1+1＞2
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原文中文，约1900字，阅读约需5分钟。
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内容提要
本文总结了大语言模型和知识图谱融合的三种路线，包括KG增强LLM、LLM增强KG和LLM+KG协同使用。这些方法都旨在打破LLM和KG两类不同知识表示的边界，促进知识的交流和利用。在实际业务场景中，应优先考虑使用大模型，但在对知识可信度和可解释性要求高的场景或已有丰富知识图谱的情况下，可以考虑将LLM和KG结合使用。
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关键要点
- 本文总结了大语言模型和知识图谱融合的三种路线：KG增强LLM、LLM增强KG和LLM+KG协同使用。
- KG增强LLM在预训练和推理阶段引入KG，提升模型的知识学习能力。
- LLM增强KG可用于KG构建、KG embedding、KG补全等多种场景，利用LLM的语义理解能力。
- LLM+KG协同使用主要用于知识表示和推理，将非结构化文本和结构化知识图谱进行统一表示。
- 将LLM和KG结合使用可以打破两者的知识表示边界，互补各自的优势。
- 在知识可信度和可解释性要求高的场景中，建议结合使用LLM和KG。
- 已有丰富知识图谱的情况下，可以参考KG增强LLM的方法，将知识融合到LLM中。
- 涉及多跳推理和可视化展示的场景也适合结合使用LLM和KG。
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