大语言模型+知识图谱怎样结合?
1 、预训练阶段融入知识图谱：在大语言模型的训练过程中 ，直接将知识图谱中的结构化数据作为输入 ，通过实体链接（Entity Linking） 、关系抽取等技术，将实体和关系嵌入到模型的训练数据中。这样可以让模型学习到实体间的关系和背景知识 ，增强模型对世界常识的理解和推理能力 。
2、LLM与知识图谱的结合：辅助知识获取：LLM通过规模和技术手段 ，展现出与人类相似的理解和自动化能力 。在RAG中，LLM能够解析问题并结合知识库 ，获取额外信息 ，从而提高任务完成效率。知识抽取：LLM与图数据库结合，解决了知识图谱构建中的知识抽取问题 。
3 、ERNIE模型正是将知识图谱与BERT结合的实例，分为两种方法：Enhanced Language Representation with Informative Entities （ERNIE1） 和 Enhanced Representation through Knowledge Integration （ERNIE2） 。
4 、知识图谱 ，如Google的Knowledge Graph ，是基于数据关联关系的查询系统，利用图数据库如NebulaGraph的高效查询能力 ，可以解决海量数据中的复杂查询。LLM与图数据库结合 ，解决了知识图谱构建中的知识抽取问题，通过大模型生成代码或从非结构化数据中提取知识 ，减少了人工校验的成本 。
5、总结与图探索方法图探索方法包括：基于向量 、关键词 、混合、原生向量索引、组合查询 、知识图谱查询引擎和Graph RAG查询引擎 。这些方法各有优缺点 ，适应不同场景。
6 、RAG模型在知识密集型任务中展现出局限性，GraphRAG通过知识图谱与图机器学习 ，增强大语言模型能力。GraphRAG构建知识图谱 ，通过信息提取和连接，图嵌入与响应推理 ，以及生成图查询等步骤 ，跨越信息片段提供合成新见解 。整体效果优于传统朴素RAG方法 。
知识图谱(KG)表示学习
1、知识图谱（KG）嵌入是将知识图谱中的实体和关系表示为低维连续空间上的向量，以促进推理和补全。这通常通过定义三元组的打分函数实现，当三元组成立时 ，最大化打分函数 。知识图谱的核心任务之一是推理和补全 ，典型场景包括关系补全和缺失实体预测 。关系推理可以分为转导推理和归纳推理，理解这些概念可通过相关图表辅助。
2 、R-GCN创新性地将图神经网络应用于知识图谱的表示学习 ，通过核心公式整合了多层处理 ，有效地学习了图中不同跳数的结构特征 。这种深层结构为知识图谱的表示学习提供了强大的工具 。ConvE突破了浅层网络在知识图谱表示学习上的局限，引入卷积操作学习丰富特征 ，通过基于卷积的研究防止过拟合。
3 、最后总结 ，基于子图的图神经网络（GNN）模型在知识图谱表示学习中展现出强大能力，尤其RED-GNN模型通过动态规划与递归计算 ，实现高效学习 。未来研究方向包括通过AutoML优化模型结构 ，探索子图学习等潜力领域 。通过持续改进与创新，知识图谱表示学习将继续推动领域发展。
4、知识图谱构建技术不断进步 ，包括ODPs 、知识图谱自动构建技术（如Distant Supervision 、KG embedding等）、表示学习 、新类型的知识图谱（如Event-centric KG）等 。同时 ，新的知识表示模型和工具（如OWL 、RDF等）的发展，为知识图谱的构建提供了更强大的支持 。
5、神经网络的创新：NeuralKG/NeuralKG作为知识图谱的向量学习库，为知识应用提供了多样化的工具。它支持多种KGEs ，无论是基于向量的传统方法 ，还是图神经网络和规则驱动的创新，都体现了其在知识表示学习上的深度和广度。
kg是什么样的
kg也叫千克：它与公斤是同等重量 ，1kg等于1公斤 ，而1kg等于2斤，它们都是重量单位 。kg是日常生活中最常使用的基本单位之一 ，也是国际单位制中度量质量的基本单位 。质量相当于日常所说的一样东西有多重 ，质实际上是一个带惯性的性质，也就是说一物体会在无外力的情况下 ，倾向于保持既有的速度。
kg是公斤 千克（符号kg）为国际单位制中度量质量的基本单位 ，千克也是日常生活中最常使用的基本单位之一，是唯一一个有国际单位制词头的基本单位 ，也是唯一一个仍然使用人工制品作定义的国际单位 。
kg=40斤 ，40斤=日常生活中的5L装菜油4桶，50-60瓶矿泉水的重量 。罐装煤气，一罐气是30KG ，为三分之二罐气的重量。千克也是日常生活中最常使用的基本单位之一 。是唯一一个有国际单位制词头的基本单位 。新国际单位体系于2019年5月20日世界计量日起正式生效。
千克是因为1公斤＝1000克 ，在英语中，“公斤 ”这个词就是“千克 ”的意思 ，所以就叫“千克”了 。就像市里（华里） 、公里与千米的半径一样 。公斤一般指千克 ，两者是等同的。所谓公斤，是因为中国也有自己的 、叫“斤 ”的重计量单位 ，原来是16两一斤 ，后来改为10两一斤，叫“市斤 ” 。
llm和知识图谱相比有哪些优点,知识图谱会凉凉吗?
深入理解知识图谱（KG）与语言模型（LLM）的差异是关键 。KG作为知识的表达方式 ，主要用于描述客观世界的数据结构。而LLM是计算机模型 ，专注于理解和生成人类语言，处理的对象仅限于语言。尽管两者功能不同 ，KG与LLM在实际应用中紧密相连 。
LLM与知识图谱的结合：辅助知识获取：LLM通过规模和技术手段 ，展现出与人类相似的理解和自动化能力 。在RAG中，LLM能够解析问题并结合知识库，获取额外信息 ，从而提高任务完成效率。知识抽取：LLM与图数据库结合 ，解决了知识图谱构建中的知识抽取问题 。
优点：方法简单，输出效果好 。LLM已预训练于标准本体 ，如SCHEMA、ORG、FOAF等 ，通过适当提示即可结合非结构化文本生成所需图谱结构。缺点：转换仅限于预训练本体，生成的实体需在图谱间进行对齐 。在LLM提示中添加本体：优点：能够理解和转换使用RDF 、RDFS和OWL表示的非标准或自定义本体 。
知识图谱 ，如Google的Knowledge Graph ，是基于数据关联关系的查询系统，利用图数据库如NebulaGraph的高效查询能力 ，可以解决海量数据中的复杂查询。LLM与图数据库结合 ，解决了知识图谱构建中的知识抽取问题，通过大模型生成代码或从非结构化数据中提取知识 ，减少了人工校验的成本 。
知识图谱产品设计与Schema定义(KG-PM系列)
1 、知识图谱产品设计与Schema定义是紧密相连的 ，产品设计需要融合图平台、算法平台与应用平台，而Schema定义则是产品设计的核心之一 。通过合理的Schema设计，可以规范KG的领域与描述对象 ，为KG建立本体 ，进而实现数据支撑业务决策的目标。同时，Schema定义的流程也需要根据实际需求进行灵活调整和优化 。
2 、KG的设计主要为满足业务需求与应用场景 ，业务需求与应用场景决定产品设计 ，图平台产品设计的基础任务又是定义Schema，其中产品经理的主要任务就是考虑Schema该如何构建 。Schema定义是与业务强行绑定的 ，每个KG的实际情况都不尽相同 ，没有通用的标准与流程，希望可以从从别人的只言片语中得到些许灵感或方向。
3 、定义图谱Schema是约定知识图谱的数据模型 ，通常包含以下几个重要维度：实体维度实体是知识图谱中最基本的元素 ，代表现实世界中的具体事物。在Schema中需要定义实体的类型，例如在一个医疗知识图谱中 ，实体类型可以有“疾病”“药物 ”“症状 ”等 。
4、简单来说 ，一个知识图谱的schema就是相当于一个领域内的数据模型，包含了这个领域里面有意义的概念类型以及这些类型的属性 。任何一个域的schema主要由类型（type）和属性（property）来表达。图1是plantdata内的创投schema，主要是为了发掘一级市场的投资和融资构建的schema 。
5 、知识图谱构建的核心在于实体链接 、实体对齐和质量评估 。构建本体库 ，如OWL、RDF等 ，为知识图谱提供了结构化表示的基础。本体库构建了数据的schema，知识图谱由实体 、本体和关系组成 ，实现实体是本体 、实例及关系的整合 。通过基于描述逻辑的OWL系统 ，可以实现更细致的知识表示和推理 。
6、实现知识图谱与人工智能应用的关键步骤包括：准备相关知识 、构建SCHEMA定义 、进行数据标注训练、实体关系抽取、图数据库存储 、算法建模与训练 、模型验证、发布与应用。这一过程确保了知识图谱的有效构建与应用，为智能技术提供了坚实的基础 。
本文来自作者[萧勇勇]投稿，不代表安徽策御达禄立场，如若转载，请注明出处：https://ao9.cc/ao9cc/12635.html
评论列表（4条）
我是安徽策御达禄的签约作者“萧勇勇”！
希望本篇文章《知识图谱（KG）（知识图谱生成工具）（知识图谱生成工具）知识图谱（KG）》能对你有所帮助！
本站[安徽策御达禄]内容主要涵盖：安徽策御达禄
本文概览：大语言模型+知识图谱怎样结合?1、预训练阶段融入知识图谱：在大语言模型的训练过程中，直接将知识图谱中的结构化数据作...