知识图谱和大模型的关系

随着近几年 AI技术的发展，很多公司都开始尝试将 AI技术与业务场景相结合，其中大模型就是一种能够将 AI技术落地到业务场景中的典型。但在具体的使用过程中，很多人可能会对大模型和知识图谱有一些混淆，尤其是在其实际使用过程中，可能会有一些人会将大模型和知识图谱二者相互混淆。 其实大模型和知识图谱在概念上并不矛盾，只是由于其自身的特点导致了在使用时需要进行区分。从本质上讲，大模型是基于机器学习技术的一种抽象和抽象化的知识表示形式，而知识图谱是基于知识图谱的一种实体识别技术。从两者的角度来看，二者可以被视为两种不同类型的知识表示形式。

实体识别

实体识别是指在知识图谱中识别出特定类型的实体。通常情况下，实体识别主要分为实体标注、实体分类、实体关系抽取等几个方面。目前在大模型和知识图谱领域中，主要的研究方向是利用机器学习技术对知识图谱中的实体进行识别和分类。其中，在进行知识图谱的实体标注时，需要遵循一些标准和规范。

实体链接

知识图谱中的实体链接是将知识图谱中的实体和关系进行关联，通过知识图谱中实体之间的关系来保证一致性，从而使得知识图谱中不同节点之间的关系得到有效的维护，也可以让同一节点所包含的实体尽可能地相互关联。通常来说，知识图谱中的实体链接主要分为两种，一种是直接链接，即通过在知识图谱中添加新节点来实现新旧节点之间的关联；另一种是间接链接，即通过已有节点之间的联系来实现新旧节点之间的关联。需要注意的是，两种链接方式并不是相互独立的，而是在其基础上进行一定程度上的融合和改进，从而使得知识图谱中各节点之间更好地进行关联。

关系抽取

在知识图谱的实体识别过程中，实体之间存在着一定的关系，关系的抽取是知识图谱构建的核心技术。关系抽取指的是从实体或者其关系出发，在知识图谱中识别出存在于实体之间的、或与其存在一定关系的、或与其不存在任何关系的实体。基于知识图谱和机器学习技术，可以从自然语言处理和知识工程的角度出发，对知识图谱中所包含的实体以及他们之间的关系进行抽取。 在大模型和知识图谱中，实体是指可以被看作一个完整意义上存在且独立存在、且能够为人类所理解、以及需要被人类所利用和解决的具体事物。其中，关系则是指不同实体之间存在着一定关联和影响的事物或概念。

知识图谱构建

在具体的应用过程中，知识图谱构建主要是通过知识获取和知识存储来完成的，通过获取用户提供的问题、答案、图片等形式的数据，来从海量数据中抽取出实体信息和实体之间的关联关系信息，最终将这些信息以图谱的形式进行存储。而知识图谱构建主要涉及到三个方面： 1)实体抽取：是知识图谱构建过程中最为关键的一步，其主要通过从海量数据中抽取出与问题、答案、图片等形式的实体，从而进行实体识别。 2)关系抽取：是在实体抽取的基础上，将不同类型的关系进行抽取和表示，最终通过知识图谱来构建出关于某一类问题、答案、图片等形式的知识。 3)知识融合：是将抽取到的实体进行融合。

对于计划将生成式AI应用于实际业务场景的企业而言，AI大模型的输出结果不仅要求准确，还需具备上下文连贯性和可解释性。在这一背景下，悦数图数据库与大语言模型LLM的联姻显得尤为关键。通过二者的深度结合，企业能够迅速构建出下一代知识图谱，进而实现大模型的有效智能落地。知识图谱的构建不仅为大模型提供了丰富的上下文信息，更使得模型的输出结果具备了更高的准确性。同时，大模型的优化也为知识图谱的不断完善提供了强大的支撑。这种相互促进的关系，使得企业能够以更低的成本释放巨量数据的价值，为业务的快速发展提供不断的动力。