本文回顾了大型语言模型（LLMs）在图形应用中的优缺点，提出了新的分类法，并探讨了其在心理学和金融等领域的潜在应用。研究表明，结合因果知识图谱和LLMs可以自动生成新假设，提升知识图谱的准确性和解释性，为未来研究提供新方向。

本文回顾了大型语言模型在图形上的应用，总结了它们在不同类型图中的优缺点，并讨论了在真实世界应用中的方法和开源代码。最后，提出了未来研究方向。

本文回顾了大型语言模型在图形上的应用，总结了其在不同类型图中的优缺点，并讨论了在真实世界应用中的方法和开源代码。文章还提出了未来研究方向。