2023知识图谱与大模型融合实践研究报告[71页PPT].pptx

中国电子技术标准化研究院中国电子技术;

为推进知识图谱与大模型在企业级的落地应用，分析知识图谱与大模型融合技术路径，研究报告从知识图谱

与大模型落地面临的瓶颈出发，分析了知识图谱与大模型的主要特征、知识图谱与大模型擅长的主要场景和核心基础能力，对比了知识图谱与大模型的优劣势，进而从技术演化层面、技术互补层面、知识库建设层面探讨了知识图谱与大模型融合的可行性及收益。

同时，研究报告分析了知识图谱与大模型融合的技术路径及其关键技术，研究了知识图谱与大模型融合系统

评测体系，对比了实际融合系统与大模型的性能测试结果。最终，通过梳理已有11个领域的实践案例，给出了技术挑战与发展展望。

转载、摘编或利用其它方式使用本报告文字或者观点的，应注明来源为“中国电子技术标准化研究院”或对

应案例提供单位，且不得对本报告进行有悖原意的删减与修改。由于知识图谱与大模型技术发展迅速，研究报告编制时间和作者学识限制，恐有纰漏或不严谨之处，敬请谅解和批评指正。

研究报告编写组;

网智天元科技集团股份有限公司;

Haier浪潮信息)GTCOM;;

维基百科：对事实和数字的组合，谷歌将其用于为搜索提供了上下文意义。谷歌于2012年推出，使用维基百科、维基数据和其他来源的数据。;;

狭义上：

>大模型通常是指参数规模在一百亿（10B）以上，使用大规模的训练数据，具有良好的涌现能力，并在各种任务上达到较高性能水平的模型。[2];

2020年;

1.语料数据标注效率低、主观性强;

8.社会和伦理问题隐现;

附1：知识图谱领域国内外学者及相关研究

知识图谱国内外研究学者：

。GerhardWeikum，德国萨尔布吕肯Max-Planck信息学研究所

。TomM.Mitchell，卡内基梅隆大学计算机科学学院最高级别E.Fredkin讲席教授

。IanHorrocks，英国牛津大学计算机专业教授

。唐杰，清华大学教授

。李涓子，清华大学教授

。漆桂林，东南大学教授

。陈华钧，浙江大学教授

。王昊奋，同济大学教授

。刘峤，电子科技大学教授;

第二章

知???图谱与大模型融合

的可行性;

场景名称;;

大模型的优势知识图谱的优势

通用性：模型具有指令遵循能力，能处理多种任务，并支持多语言、多模态、多领域的应用。可解释性：知识图谱可基于基于明确的语义结构进行查询和分析，具有较好的可解释性。

可生成性：模型能生成各种形式和风格的文本，也能生成多模态的内容，如图像、音频等。可信赖性：知识图谱通常是由专家创建和维护，因此其可信赖性较高。

学习能力：基于大量语料的训练，能对新输入产生合理的响应，也能从多模态数据中进行学习。可溯源性：知识图谱中的每个实体和关系都可以追溯到其来源。

创作能力：能生成新颖、连贯和通顺的文本，也能生成多模态作品，如图片、歌曲等。可校验性：知识图谱中的信息可以通过专家进行校验。

常识能力：基于海量通用训练数据中的知识，具有常识理解能力。可评价性：知识图谱的质量可通过查询的准确性和完整性来评价。

语义理解能力：能根据文本、多模态数据中出现的内容，理解其含义和关系。领域能力：具有较强的领域知识支持，支撑了其领域服务能力。

推理能力：可根据图谱中的精确知识内容和关联结构，进行高可信度的推理。;;;

大模型;

01知识图谱赋能大模型

通过将知识图谱作为训练目标、模型输入、专门知识融合模块，增强大模型预训练效果；通过动态知识融

合、检索增强的知识融合方法，增强大模型推理能力；

通过基于知识图谱的探针、分析技术，增强大模型可解释性。

02大模型赋能知识图谱

通过将大模型作为编码器或者通过大模型的生成能力，增强知识图谱表征；将大模型作为解码器、生成器，作用于知识补全；利用大模型的生成能力，增强图谱构建，对图谱交互、图谱问答等任务提供支持和提升

03大模型和知识图谱协同