知识图谱增强的大语言模型
- 基于子图检索的方法
- 基于查询交互的方法
- 总结
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- 应用建议
- 未来方向
尽管大语言模型具有出色的自然语言生成能力，但在知识密集型任务中常常面临一些挑战，例如可能生成幻象或事实错误内容。因此，在一些特定场景中，需要向大语言模型补充外部的知识信息。知识图谱（Knowledge Graph, KG）存储了大量的结构化知识信息，常用于知识密集型的任务场景，也广泛被用于补充大语言模型的知识信息。本部分将从两个方面讨论如何使用知识图谱增强大模型，包括基于子图检索的方法和基于查询交互的方法。
基于子图检索的方法
基于检索增强的方法通常首先从知识图谱中检索一个相对较小的子图（知识检索），然后将该子图序列化并作为提示的一部分，输入给大语言模型以丰富其相关背景知识（知识利用）。对于知识检索，可以使用启发式方法过滤掉知识图谱上不重要的节点。这类方法通常使用 PageRank 等图节点排序算法来计算知识图谱上每个节点的重要性，并按照预先设定的阈值筛选出重要的节点以构成