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学习大模型的前沿技术与行业应用场景


将知识图谱与大模型 (LLM) 协同化:实现语义增强智能的途径

发布日期:2025-02-26 19:08:53 浏览次数: 1890 作者:知识图谱科技
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深入探索LLM与知识图谱结合的革命性潜力,开启人工智能新篇章。

核心内容:
1. LLMs与KGs的协同关系及其在AI领域的应用前景
2. LLMs生成文本的局限性及KGs构建的挑战
3. 集成KGs改善LLMs性能的技术难点和伦理问题

杨芳贤
53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

前言摘要

本白皮书探讨了大型语言模型(LLMs)与知识图谱(KGs)之间的协同关系及其在人工智能领域的革命性潜力。

Key Takeaways

  • LLMs能生成类人文本,但存在生成不准或偏见信息的局限性。

  • KGs以结构化方式存储信息,便于查询和数据访问,但构建过程耗时且需专业技能。

  • LLMs的本体提示功能可简化KG的创建,提高效率。

  • 将KG集成进LLMs可改善语境理解,降低偏见,提升准确性。

  • LLM和KG的结合在金融、电子商务和法律等多个领域有广泛应用。

  • 技术挑战包括KG结构的复杂性、数据兼容性和计算负担。

  • 伦理和隐私问题需引起重视,强调法律合规和可持续性。


Synergizing Knowledge Graphs with Large Language Models (LLMs): A Path to Semantically Enhanced Intelligence

Sources:

https://enterprise-knowledge.com/synergizing-knowledge-graphs-with-large-language-models-llms/

正文

There is an established process for creating a complete knowledge graph. After data collection, LLM processing and structuring for the knowledge graph make up the bulk of the work.

A contextual framework for enhancing large language models with knowledge graphs. Knowledge Graphs boost accuracy & reliability, reduce bias, improve comprehension, inject contextual depth, and provide a semantic layer of context for LLMs.

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LLM 和 KG 的整合在各个行业取得了重大进展,并改变了我们处理和利用信息的方式。例如,在金融领域,LLM 与 KG 相结合用于风险评估和欺诈检测。这些系统分析交易模式、检测异常情况并了解不同实体之间的关系,帮助金融机构降低风险并防止欺诈活动。另一个例子是 个性化推荐系统 .亚马逊等电子商务平台利用 KG 和 LLM 来了解客户偏好、搜索历史和购买行为。这种集成允许高度个性化的产品和内容推荐,改善客户体验并提高销售额和参与度。在法律行业,LLM 和 KG 用于分析法律文件、判例法和法规。他们帮助总结法律文件、提取相关条款和进行研究,从而为法律专业人士节省时间并提高法律建议的准确性。LLM 和 KG 整合的潜力是无限的,有望实现跨领域的变革性进步。例如,利用 LLM 和 KG 可以改变教育平台,指导学习者完成量身定制的个性化教育之旅。在医疗保健领域,复杂虚拟助手的创新正在彻底改变远程医疗,提供预防保健和初步诊断。城市规划和管理将从这项技术中受益匪浅,通过分析从交通模式到社交媒体情绪的各种数据源,实现更智能的城市规划。此外,研发将加速,LLM 和 KG 协同合作,以实现文献综述的自动化,培养新颖的研究理念,并预测实验结果。

The impact of large language models and knowledge graph integration is far reaching. It affects a wide range of industries, including healthcare, urban planning, research & development, finance, law, education, and e-commerce.

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