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