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智谱共融：大模型驱动的知识图谱范式重构与演进路径

发布日期：2025-04-21 18:17:07 浏览次数： 1597 作者：DataFunSummit

导读在人工智能领域，随着大模型的迅速发展，其对知识图谱的作用引发了广泛关注。知识图谱作为一种结构化的知识表示方式，能够有效增强大模型的推理能力和可解释性，弥补其推理能力单一和幻觉问题。在数据驱动与知识驱动的结合中，知识图谱提供了一种可控、可解释的方式，帮助大模型实现更高级的智能。本文将深入探讨知识图谱与大模型的深度融合路径，包括提示工程、模型微调、检索增强、推理协同等方面的应用，通过这些融合，将有助于构建下一代可信的智能系统，为实现通用人工智能奠定基础。

今天的分享会围绕以下三个方面展开：

1. KG+LLM 概述

2. KG+LLM 的深度融合

3. 应用与展望

分享嘉宾｜王昊奋同济大学 OpenKG TOC轮值主席特聘研究员

编辑整理｜莫观德

内容校对｜李瑶

出品社区｜DataFun

KG+LLM 概述

人工智能的发展历程从早期的专家系统到统计学习、深度学习，再到如今的大模型，始终是数据驱动的。

1. 实现数据智能的两种方式

实现数据智能有两种方式，即专家系统与统计学习。二者在数据来源、知识表示、应用场景等方面存在显著差异，同时也面临不同的瓶颈。

专家系统以符号知识为核心，依赖专家经验对多源异构数据进行人工治理与形式化组织。数据来源多样（如文档、规则库等），但形态复杂且治理困难。专家需将隐性知识（如经验、逻辑规则）转化为机器可理解的符号化表示（如规则树、知识图谱），这一过程面临两大痛点：

知识外化困难：专家知识高度隐性且难以结构化表达，导致知识体系庞杂且更新缓慢；
信息损失严重：符号化过程易丢失上下文语义与关联性知识，仅能保留显性逻辑片段。

专家系统的智能表现为单点推理能力，适用于逻辑链条长、规则明确的复杂场景（如医疗诊断、工业控制）。然而，其局限性显著：

知识获取成本高：依赖少数专家手动构建知识库，周期长且难以规模化；
泛化能力弱：规则系统难以应对动态变化的场景，人机交互复杂度高。

统计学习（含深度学习与大模型）以海量标注数据为基础，通过拟合数据分布挖掘内部模式。其核心优势在于：

特征自动化提取：深度学习通过多层非线性变换，从原始数据中自动学习高阶表征；
模式内蕴性增强：大模型（如 GPT、BERT）利用预训练技术，可捕获跨任务通用语义模式。

统计学习推动了人工智能从点状任务（如图像分类）向面状任务（如多模态理解）的扩展，但其仍面临以下挑战：

数据依赖性强：需高质量标注数据支撑，人工标注成本高昂（如 RLHF 阶段需专业标注）；
迁移与泛化不足：模型在跨领域、跨任务场景中易受分布偏差影响，需额外微调与领域适配；
推理可解释性差：黑箱模型难以追溯决策逻辑，在医疗、法律等高可靠性场景中受限。

因此，如何将数据驱动与知识驱动相结合成为关键。

2. 双系统理论启示与 KG+LLM 协同的必要性

随着推理模型的发展，双系统理论逐渐被人们所熟知。

双系统理论认为人类的认知和决策过程存在两套系统：

系统一（快思考）：负责直觉和快速决策。
系统二（慢思考）：适合复杂计算和需要深思熟虑的任务。

通过双系统的协同，可以实现感知、认知和决策的一体化智能。

人工智能的演进始终伴随着对人类认知机制的模仿与突破。双系统理论（Dual Process Theory）为这一探索提供了重要启示：系统 1（直觉型快思考）与系统 2（逻辑型慢思考）的协同，恰与当前知识图谱与大语言模型的融合方向不谋而合。

系统 1：依托预训练大模型的快速响应能力，借助海量先验知识，能够实现零样本/小样本学习，在模式匹配与上下文泛化方面优势显著。然而，单纯依赖系统1，易产生“幻觉”，逻辑推理碎片化，可解释性差。
系统 2：基于知识图谱的结构化符号推理，通过显式逻辑链条，可支持复杂计算与可解释决策，适合多跳推理与因果分析。但存在知识更新滞后的问题，在动态场景中适应性较弱，推理效率也会受限于图谱规模。

将知识图谱与大模型结合，即神经符号AI系统，可有效缓解大模型幻觉问题，细化语义处理，增强上下文理解与逻辑推理能力。

基于上述对知识图谱与大语言模型协同重要性的理解，接下来探讨如何实现二者的深度融合。

02 KG+LLM 的深度融合：如何结合 KG 增强 LLM 的推理能力

为实现 KG+LLM 的高效协同，当前技术探索聚焦于五大方向。

提示工程（Prompt Engineering）：通过图谱增强提示模板，将 KG 结构化知识注入 LLM 上下文，引导生成逻辑可靠的答案。

模型微调（Fine-tuning）：利用 KG 三元组与推理链数据优化 LLM 参数，强化其对符号逻辑的理解能力。
检索增强生成（RAG）：结合 KG 检索与文本语义匹配，动态补充 LLM 知识缺口，抑制幻觉。
推理模型协同（Large Reasoning Model，LRM）：设计多跳推理引擎，协调 LLM 的语义解析与 KG 的路径搜索能力。
知识智能体（Knowledge Agent）：构建自主化工作流，实现 KG 与 LLM 的闭环交互与动态知识迭代。

下文将围绕这五大路径深入剖析其技术原理、实践方案与行业应用价值。

1. Prompt 工程: 图谱增强提示

提示工程涉及范围广泛，包括指令、示例、思维链等众多方面。本文主题围绕知识图谱，因此重点介绍图谱增强提示。接下来将介绍部分代表性工作。

（1）KG-to-Text：将 KG 重写为高效的文本表述

基于知识图谱的问答是知识图谱领域的一项重要任务，其核心目标是从结构化知识库中检索并推理出精准答案，但这一过程面临两大瓶颈：一是自然语言问题与知识图谱三元组（实体-关系-实体）的映射存在表述差异，继而导致检索偏差；二是多跳推理困难，复杂问题需遍历多步逻辑路径，传统方法依赖人工规则，难以动态适配。

大语言模型虽具备强大的语义理解能力，但其在 KGQA 任务中仍受限于幻觉生成与结构化知识缺失。为此，KG-to-Text 技术应运而生，通过将知识图谱中的结构化三元组转化为自然语言文本，增强大语言模型对知识逻辑的理解能力。

KG-to-Text 增强框架通过检索-重写-回答（Retrieve-Rewrite-Answer）三阶段实现结构化知识到文本的精准转换。

检索（Retrieve）: 基于问题语义从 KG 中提取相关三元组或子图（如实体关系链、多跳路径）
重写（Rewrite）: 将三元组转换为自然语言描述，保留逻辑关联

模板化生成：预定义句式模板（如“X 的 Y 是 Z”）

微调 LLM 生成：训练 LLM 直接输出流畅文本（如“爱因斯坦提出的理论包括相对论”）
回答（Answer）: LLM 基于重写后的文本生成最终答案，同时结合上下文语义补充细节。

实现任务敏感型知识生成，针对复杂问题，通过答案引导机制动态筛选与答案强相关的三元组，避免冗余干扰。使用领域数据微调 LLM，使其生成与任务目标对齐的简洁文本。

采用自迭代语料构建策略，利用 LLM 对生成文本的逻辑校验能力，自动创建图谱-文本对齐语料，解决 KGQA 任务中标注数据稀缺问题，实现 KG-to-Text 模型的闭环训练优化。

（2）KG Structures as Prompt：结合图谱结构

KG Structure as Prompt 将知识图谱的拓扑关系编码为提示模板，提升小模型的推理能力，弥补其参数规模的不足。

知识结构提示融合的核心原理为，将 KG 的子图结构（如实体关系链、多跳路径）转换为文本提示，嵌入模型输入上下文。

拓扑编码：使用图神经网络（GNN）提取子图特征，生成结构化描述；
动态提示：根据问题类型选择模板（因果推理、实体定位等）。

构建轻量化因果推理引擎：

三维评估体系

参数效率：优化提示长度与模型参数量级的关系；

知识泛化：验证跨领域任务（如科学→医学）的迁移能力；

推理速度：确保实时响应（如对话场景需<500ms）。
帕累托最优边界

平衡模型性能与计算成本，动态选择最佳提示策略（如短提示+简单模型 vs. 长提示+复杂模型）

上述技术可有效解决自然语言与结构化知识间的语义对齐问题，而复杂场景下的多跳推理仍需更深入的协同机制，实现可解释的推理链条与动态知识融合。

（3）KG-to-CoT：结合图推理模型生成推理链

通过图推理模型遍历知识图谱中的多跳路径（如“爱因斯坦→提出→相对论→影响→现代物理学”），生成结构化推理链。

基于问题中的实体（如“爱因斯坦”），还可以反向解析图谱中的潜在路径，生成可回溯的推理步骤（如“第一步：爱因斯坦提出相对论；第二步：相对论影响现代物理学”）。从而弥合大模型与知识库的认知鸿沟，提升二者的协同推理能力。

（4）MindMap：结合 KG 综合信息

将图谱检索到的子图（显性事实）与 LLM 内部知识（隐式关联）动态结合，构建联合推理网络。例如，回答“爱因斯坦对量子力学的贡献”时，图谱提供“爱因斯坦-研究-光电效应”路径，LLM 补充“光电效应与量子力学关联”的上下文。

通过提示工程直接嵌入图谱拓扑关系（如实体邻接矩阵），无需微调模型，实现零成本知识增强。

提示工程是融合 KG 技术实现知识增强最简单最直接的方式，其优势在于无需修改模型参数。更进一步，在模型微调过程中，知识图谱也可以发挥重要作用。

2. 模型微调

（1）图谱知识注入

①未知知识注⼊（InfuserKI）

将知识图谱中的新实体/关系（如领域专有术语）嵌⼊ LLM，避免与已有知识冲突。

知识探测与筛选：对⽐已知与未知知识，动态选择需注⼊的三元组；
适配器隔离机制：在 Transformer 层插⼊轻量适配器（Adapter），仅训练适配器参数，保留原始模型权重；
多任务联合训练：联合优化语⾔模型损失、三元组关系分类损失及知识冲突检测损失。

②低资源知识注⼊（GAIL Fine-tuning）

在标注数据稀缺的场景下，利⽤知识图谱⽣成合成数据，优化模型性能。

模板化 SPARQL 扩充：设计多类型查询模板（如单跳、多跳），从 KG 批量采样实例化数据；
对抗数据⽣成：基于 GAIL 框架，驱动 LLM ⽣成⾼拟真问题，结合 PPO 算法稳定训练；
渐进式增强：将合成数据注⼊轻量模型（如 T5-small），分阶段优化推理能⼒。

（2）图谱推理微调

在 KG+LLM 的深度融合过程中，⼦图检索与微调⽅法能够显著提升模型的多跳推理能⼒。主要包括以下⼏个关键点：

基于思维链的⼦图构造：采⽤“Think Step by Step”的⽅式，将复杂问题拆解为多个⼦问题，并检索相关的知识图谱⼦图，从⽽增强推理链的可解释性。在检索过程中，模型能够识别关键的中间事实，确保推理链的逻辑性和准确性。
优化输⼊⽅式，降低 Token 消耗：传统 KG 的三元组表示可能存在冗余，可采⽤ YAML 或 JSON 等格式进⾏压缩，使得输⼊数据结构完整的同时减少 Token 数量，提⾼ LLM 的计算效率。
多层次增强（实体、关系、⼦图级别）：实体级别，提升 KG 中的实体预测能⼒，使得检索和推理更精准；关系级别，加强对关系的推断能⼒，提⾼ KG 知识融合的深度；⼦图级别，优化⼦图构建，确保多跳推理链的完整性和⾼效性。

通过轻量级微调（Tuning），在 KG ⼦图基础上增强检索效果，提⾼推理能⼒。实验表明，子图增强⽅法可使召回率提升 20 个百分点。⼦图增强结合微调⽅法能够有效提升模型在复杂推理任务中的表现，使其在多跳推理、⻓链推理任务中具备更⾼的准确性和召回率。

（3）知识图谱对齐

在 KG+LLM 融合过程中，实现符号知识表征与隐式知识表征的对⻬，是提升推理能⼒的重要环节。

显式知识对⻬，通过三元组（头实体 + 关系 + 尾实体）的模式，实现结构化知识的映射。采⽤对⽐学习（Contrastive Learning）⽅法，使头实体和关系的描述构成输⼊，⽽尾实体的描述作为预测⽬标，以此促进语义对⻬。采用共享参数的⼤模型⽤于构建头实体、关系实体、尾实体的语义表示，并通过正负样本构造对⽐损失，优化知识嵌⼊。

另一方面，基于包括指令、头实体描述、关系描述在内的 token 输入，让模型学习结构化知识，预测尾实体描述，实现隐式知识的对齐。

结合显式与隐式知识对齐，微调后的模型在⽣成式知识推理任务上有显著提升。相似度矩阵显示，优化后头尾实体的区分度显著提⾼，从原本的混乱状态变为清晰的知识结构。

3. RAG

接下来，将围绕知识图谱增强检索，以及轻量化和个性化 GraphRAG 技术展开讨论。

检索增强⽣成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）经历了多个发展阶段，从基础检索到复杂流程编排，不断优化检索效率和⽣成质量。其演进过程可以归纳为以下⼏个关键阶段：

Naive RAG：遵循索引-检索-⽣成三步流程。
Advanced RAG：结合检索前优化（如查询改写、查询路由）、检索后优化（如重排、过滤、压缩）等技术提升检索效果。
Modular RAG：对算⼦进行抽象和模块化组装，实现流程编排。

在 RAG 的实现过程中，知识图谱的引导至关重要。

（1）图谱增强检索

图谱增强检索的关键在于对问题的分解，KELDaR 这一工作正是聚焦于此。基于问题复杂度分类构建分解树（Decomposition Tree），将复杂问题拆解为多步推理结构，各步骤在知识图谱上执行原子检索。并采用高效原子检索策略，快速定位相关⼦图，同时扩展候选子图范围，从而优化知识图谱检索效率。

RGR-KBQA 这项工作的重点则是结合逻辑形式减少模型幻觉问题。通过知识引导的关系链检索，增强逻辑形式生成的相关性和细粒度性。并通过微调⼤模型，优化逻辑形式的⽣成与检索的协同作⽤。结合对⽐学习（Contrastive Learning），在语义相似度基础上优化实体和关系的匹配。在解码阶段，动态校准生成结果，提升逻辑形式的准确性与知识⼀致性。

图结构存在一些天然的优势，例如具有更强的复杂推理能力，更好的可解释性、知识表达与关联性，以及更灵活的知识源集成能力，可以为大模型落地提供关键支撑。因此，GraphRAG 已成为业界前沿探索方向，核心议题包括图推理能力增强、图结构化知识表示、高效的图信息检索以及利用图上知识进行校验等等。

（2）轻量化 GraphRAG

传统 GraphRAG 计算开销⼤、查询速度慢，为此，优化⽅案主要围绕轻量化构建与路径优化展开。

第一个思路是仅构建核心图。首先，基于 KNN 图的中⼼性筛选核心文本块，构建⻣架，减小图规模。另外，利用文本-关键词构建⼆分图，将关键词作为候选实体，共现关系作为知识表征，同时保留原始文本语义信息以避免信息损失。在检索时形成双通道形式，融合知识图谱骨架和二分图的局部子图信息，以保证大模型的生成质量。

另一思路是对路径剪枝。仅索引关键路径，避免对所有路径进⾏索引，以降低存储与计算成本。结合 Streaming 裁剪策略，基于可靠性排序，提⾼⻓⽂本情况下的⽣成准确性，缓解“中间信息丢失”问题。该优化⽅案在保留图结构优势的同时，⼤幅提升了查询效率、计算开销控制能⼒，增强了 LLM ⽣成的准确性与连贯性。

（3）个性化 GraphRAG

个性化 GraphRAG 旨在通过⻓期记忆建模与动态记忆管理提升检索增强⽣成的效果，使其更加贴合⽤户的个性化需求。

其中，HippoRAG2 模拟了⼈类的⻓期记忆，结合个性化 PageRank 实现信息筛选与排序。通过引入短语节点和段落节点，模拟人类大脑的密集-稀疏编码机制，从而更好地整合概念和上下文。

EMG-RAG，通过分层结构定义不同类型的记忆，并实现了动态管理，提⾼检索效率。利用强化学习手段，学习在图上选择相关记忆，动态调整记忆选择策略，根据⽤户偏好优化记忆筛选过程。

4. LRM 协同

在 GraphRAG 的基础上，DeepSeek 的出现，带来了大型推理模型的新突破，也为知识图谱与大模型的融合提供了新的契机。

DeepSeek 的问世到升级过程，也伴随着从大语言模型到多模态模型，再到推理模型的演化。

从训练时计算到测试时计算，使得思考问题的中间步骤成为可能，模型在回答之前会“推理”并探索可能的解决方案，因此更多复杂问题有望得到解决。

（1）检索链规划

在 DeepSeek 及其推理范式的基础上，我们可以进一步优化 RAG 的检索过程，使其更具动态性和适应性。其中，Chain of Retrieval（CoR） 取代了传统的 Chain of Thought（CoT），使检索和推理相结合，实现更高效的知识获取和决策支持。

动态检索策略：

通过拒绝采样⽣成多个⼦查询和对应的⼦答案，并从多个候选⽅案中优化检索路径。

结合贪⼼搜索（Greedy）、最优选择（Best-of-M）、树搜索（Tree Search）等测论，提⾼动态检索调整的精准度。

动态代理检索机制：

让 LLM 能够根据当前任务状态⾃动决定何时检索、检索哪些知识、检索多少次，形成⾃适应查询机制。

结合多轮检索补充知识缺⼝，增强推理的完整性。

Reason-in-Documents 知识精炼

提取⽂档中的核⼼信息，减少冗余和噪声，提⾼检索内容的可信度。

结合上下⽂优化推理链路，避免逻辑断裂，使⽣成结果更准确、更具连贯性。

（2）算子/实体规划

结合强化学习⽅法，优化算⼦规划和知识图推理，可以提升信息检索和推理的精准度。

细粒度算⼦规划：智能交互式推理

通过强化学习建模，定义 Agent-Environment-State-Action 结构，使 LLM 能够根据知识库（KB）环境动态调整推理路径。

采⽤逻辑形式⽣成⽅式，让 LLM 以类似于编程式的⽅法，与 KB 交互，从⽽提⾼结构化数据的理解与推理能⼒。

⽀持查询（Query）、聚合（Merge）、抽取（Extract）、⽐较（Compare）等多种算⼦操作，按需执⾏算⼦规划，提⾼检索和推理效率。

Thinking on Graph：基于知识图的动态推理

在实体和关系层⾯进⾏推理，⽽不仅仅是算⼦层⾯，使推理过程更加贴近真实世界的知识结构。

通过 KG 连接⽂档实体，利⽤⽂档上下⽂增强知识⽚段的关联性，解决结构化信息缺失问题。

交错式执⾏：图检索扩展候选实体路径，不断拓展可能的答案来源。上下⽂检索筛选⾼相关实体，反向优化推理路径。两者交错执⾏，模拟⼈类逐步推理过程，提⾼答案的准确性和置信度。

（3）路径搜索

在 RAG 体系中，为了在检索与推理之间实现最优平衡，可以通过路径搜索和蒙特卡罗树搜索（MCTS）进行优化，从而提升检索效率和推理准确性。

路径搜索：最优检索决策

采⽤模仿学习（Imitation Learning），让模型学习如何以最小的检索代价（如减少检索次数）⾼效分解复杂问题。

通过后校准（Chain of Calibration），在⼆岔决策（依赖⼤模型 vs. 依赖外部知识）中进⾏验证，优化路径选择，使模型更清楚⾃身知识边界。

蒙特卡罗树搜索（MCTS）与知识问答结合

结合选择、扩展、模拟、反向传播四个核⼼步骤，优化知识检索与推理路径。

在评估与模拟阶段，设计分布式奖励机制，引导模型关注关键元素，并逐步解决⼦问题。

通过远程监督，将问题映射⾄逻辑形式（如 SPARQL 数据），优化中间过程，提⾼低资源场景下的推理能力。

（4）行为预测

在路径搜索与蒙特卡罗树搜索的基础上，进一步优化知识检索与推理过程，不仅关注如何高效检索，还引入行为预测，通过动态决策增强推理能力。

行为预测：动态触发 Agent 进⾏按需检索与执⾏

通过 special token 设计，预测下⼀步操作，如是否执⾏ Web Search、是否编写代码，从⽽触发不同的 Agent。

利用 Mind Map 构建逻辑关系，增强复杂问题的演绎推理能力，并在此过程中形成专业分工，避免统⼀使⽤大模型处理所有任务。

目标分解与执行：专⽤模型的优化

⾏为预测不仅涉及目标的分解，还包括具体的，如推理、查询分解、发⾏⽣成、检索等操作。

采⽤蒙特卡罗树搜索（MCTS），模拟不同的动作序列，收集带有⻓期奖励的训练数据，解决模型训练中的数据稀缺问题。

通过动态判定，优化“何时检索”与“何时⽣成查询”等关键决策，实现专⽤模型与图模型的融合。

5. 知识智能体

接下来聚焦知识智能体。

（1）图谱优化工作流

KG-Agent

结构化数据⼯具箱：为⼤模型集成图谱操作⼯具集（如实体查询、关系推理、⼦图剪枝），⽀持直接执⾏结构化操作指令。

代码指令微调：基于知识图谱⽣成与推理链对应的程序代码（如 SPARQL 查询逻辑），构建代码指令训练数据，使轻量模型具备复杂推理能⼒。

⾃主迭代引擎：动态记忆模块记录历史状态与中间结果，结合⼯具选择机制与图谱执⾏器，实现“假设⽣成-图谱验证-结果修正”的闭环推理。

智能体⼯作流增强

DAG ⼯作流：将有向⽆环图（DAG）作为任务流程框架，⽀持⼦任务并⾏执⾏与复杂依赖关系建模（如法律案例解析中的“案情分析→法条匹配→判例验证”多线程流程）。

可验证约束机制：结构相似性验证，对⽐规划路径与历史成功案例的 DAG 拓扑，过滤⽆效分⽀；路径可达性检测，实时校验⼦任务执⾏条件（如前置数据就绪状态），阻断逻辑不可达的推理链。