大语言模型 OR 知识图谱？

知识图谱是否还被需要

关于这个问题，我们先问一下ChatGPT是如何回答的：

Q: 当有了大语言模型后，我们还需要知识图谱么

A:

尽管大语言模型在自然语言处理领域表现出色，但知识图谱仍然具有独特的优势和价值，它可以为大语言模型提供重要的支持和补充。以下是为什么在某些情况下仍然需要知识图谱的原因：

1. 结构化知识和关系：知识图谱以图的形式表示实体之间的关系和属性，提供了结构化的、精确的知识表示。这些关系和属性在一些复杂的问题中起着关键作用，而大语言模型很难在不依赖大量上下文的情况下理解和推理这些关系。知识图谱可以帮助捕捉实体之间的复杂关联，为问题求解提供更准确的支持。
2. 知识的来源和验证：知识图谱中的信息通常来自可靠的、验证过的来源，可以用于验证大语言模型生成的信息。知识图谱中的数据经过严格的整理和校验，可以作为真实知识的参考，有助于提高生成内容的可信度。
3. 复杂问题的解决：对于需要跨领域、跨实体关系进行推理的复杂问题，知识图谱可以为大语言模型提供额外的信息，帮助理解问题的上下文并提供更准确的答案。大语言模型可能需要处理大量的非结构化文本，而知识图谱可以提供结构化信息以支持问题的深入理解。
4. 知识补充和纠错：知识图谱可以帮助发现大语言模型可能存在的错误或缺失，从而进行知识的补充和校正。相反，大语言模型可以从大规模文本数据中提取新的知识，用于更新和扩充知识图谱。
5. 多模态应用：知识图谱不仅可以包含文本信息，还可以与图像、声音等多模态数据关联，从而实现更多样化的智能应用。这些多模态数据可以提供丰富的信息，有助于更全面地理解用户需求。

综上所述，虽然大语言模型在许多任务中具有强大的性能，但知识图谱仍然是一种重要的知识表示和推理工具，可以为自然语言处理和智能应用提供更精确、结构化和可靠的知识支持。两者的结合可以在多个方面提高系统的性能和智能水平。

其中提到最多的是利用知识图谱可以提供更准确的答案

大语言模型和知识图谱如何结合使用

同样，我们问一下ChatGPT先：

Q: 那么大语言模型和知识图谱 如何结合使用

A:

大语言模型和知识图谱是两种不同的人工智能技术，它们可以结合使用以提高信息检索、自然语言处理和智能问答等任务的性能。下面是一些使用这两种技术结合的方法：

1. 信息检索与问答系统：将知识图谱中的结构化数据与大语言模型的自然语言理解能力结合，可以构建强大的问答系统。知识图谱提供了实体之间的关系和属性信息，而大语言模型能够理解自然语言的问题，这使得系统能够回答更加复杂的问题。用户可以通过自然语言提出问题，系统利用大语言模型理解问题后，根据知识图谱中的信息给出精确的答案。
2. 智能推荐系统：结合大语言模型和知识图谱，可以提高推荐系统的准确性和个性化程度。大语言模型可以理解用户的自然语言输入和反馈，而知识图谱中的实体关系可以帮助推荐系统建立更全面的用户画像，从而更好地理解用户需求和兴趣，提供更有针对性的推荐。
3. 实体链接和命名实体识别：结合大语言模型的文本理解能力和知识图谱中实体的信息，可以更准确地进行实体链接和命名实体识别。在处理自然语言文本时，大语言模型可以识别文本中的实体，而知识图谱提供了实体的统一标识和更多的背景知识，有助于消除歧义并提高实体识别的准确性。
4. 文本生成和解释：使用知识图谱中的结构化数据作为先验知识，结合大语言模型的文本生成能力，可以生成更具丰富语义的文本，并且确保生成的内容与知识图谱中的实际信息一致。
5. 多模态应用：结合大语言模型和知识图谱，可以处理多模态数据（如文本、图像、语音等）并进行跨模态推理。知识图谱可以将多模态数据中的实体关联起来，而大语言模型则可以对多模态数据进行理解和推理，从而实现更综合的智能应用。

需要注意的是，结合大语言模型和知识图谱也存在一些挑战，包括如何有效地将知识图谱中的信息融合到大语言模型中、如何处理知识图谱中缺失或错误的信息等。不过，随着技术的进步，这些问题逐渐得到解决，使得大语言模型和知识图谱的结合在各个领域都展现出巨大的潜力。

所以接下来，这篇文章将会从信息检索与问答系统 以及 实体链接和命名实体识别 两个应用方向入手，实现一个结合大语言模型（以下简称为LLM）和知识图谱（以下简称为KG）的检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，以下简称为RAG）应用

参考论文：