超越AI的局限：知识图谱如何助力大型语言模型达到新高度

大型语言模型(LLM)在AI领域起到了关键作用，它具备自动生成人类般流利文本的能力，然而，这也带来了复杂性、高昂的成本、更新难题、输出不一致性及审计难题等挑战。在英语为主的背景下，如何将LLM整合到多语言和多领域仍是个问题。随着这些技术渗透到商业环境，企业需决定是否将其视为一种短暂的、可以忽略的趋势，还是一个强大的、必须妥善驾驭的工具，进而找寻一个既安全又能确保技术价值最大化的应用路径。

针对这些问题，与知识图谱的结合可以为LLM带来一些显著的改进。

何为知识图谱？

知识图谱，以其丰富的信息结构和强大的实体关联分析能力，正成为探索复杂关系网络的强有力工具。以日常生活为例，‘苹果’和‘营养’是两个实体，它们之间的关系可以通过知识图谱被精确表述和可视化呈现。当这样的图谱被构建，我们不仅能简单查询如‘苹果的营养成分有哪些’这类基础问题，更能利用图算法和图数据科学深入探讨广阔而复杂的问题网，例如‘在所有水果中，哪种对特定年龄段的人群提供最大的营养价值。将实体关系转化为可视化图表，不仅揭示先前可能忽略的事实，还能洞察深入的见解，并可进一步生成有用的数据嵌入，这在机器学习管道和大型语言模型（LLM）的应用中拥有巨大潜力和价值。

知识图谱与大型语言模型协同工作

通过将LLM与知识图谱结合，可以在一定程度上提高LLM的准确性，而它们之间是如何协作的呢？我们可以看到这四种模式：

模式一：利用LLM构建知识图谱

在此模式中，我们充分挖掘LLM的自然语言处理特质，深入挖掘网络和学术期刊等来源的文本数据。利用LLM的能力生成一个（理论上来说）透明的知识图谱。不同于LLM的不透明性，知识图谱可供检查、问题解答（QA）和策划。对于制药等受严格监管的行业而言，知识图谱能提供明确且确定的答案，展现其不可或缺的价值。

模式二：知识图谱的训练助力

在第二种模式中，我们选择一条不同的途径。不是在庞大的通用语料库上对LLM进行训练，而是直接使用现有的知识图谱进行训练。通过这样的方法，我们能构建出在产品和服务方面展现卓越专业性的聊天机器人，同时避免产生误导性的幻觉。

模式三：丰富LLM的交互路径

第三种模式关注于利用知识图谱数据来丰富LLM的输入和输出消息。例如，对于“展示我喜欢的演员的最新五部电影”的请求，LLM单独可能无法给出答案。但我们可以利用探索流行电影和演员关系的电影知识图谱来丰富LLM的提示。相似地，在接收到来自LLM的回复时，我们也可以解析并根据知识图谱提供更深入的见解。

模式四：用知识图谱创建更优AI

最后，第四种模式集中关注利用知识图谱构建优质AI。华盛顿大学的Yejen Choi及其团队的研究揭示了这一模式的可能发展方向。在其研究中，一个名为“批评家”的次级AI富集了LLM，探索其响应中的推理错误，并在此过程中生成一个供“学生”模型下游消费的知识图谱。令人鼓舞的是，在多个基准测试中，由于“学生”模型从未学习到不准确的事实或对问题的不一致答案，它展现出比原始LLM更小、更精确的特性。

在探索这四种模式的过程中，我们看到了知识图谱与LLM在信息检索和问题回答等方面的潜在协同能力，开启了智能技术未来的新篇章。

综上所述，将大型语言模型(LLM)与知识图谱结合是一种行之有效的解决方案，可以提升LLM的准确性、透明性和可解释性。通过利用知识图谱的明确信息和专业知识，可以弥补LLM存在的不足。这一领域的研究和探索还有很长的路要走，但这个方向无疑值得我们进一步深入探索。

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