【AIGC】大模型赋能知识图谱-7张

2025-01-30 16:47:47   5  举报

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本作品聚焦于大模型赋能知识图谱的技术路径，展示了7张图，分别是：①知识图谱与大模型融合的现有研究工作、②大模型赋能知识图谱的技术路径、③大模型赋能知识图谱的技术路径——关键技术1、④大模型赋能知识图谱的技术路径——关键技术2、⑤大模型赋能知识图谱的应用场景示例——基于大模型增强的知识抽取、⑥金融行业实践案例——基于大模型的智能图分析平台反欺诈场景应用、⑦大模型赋能知识图谱系统测评体系。

知识图谱

大模型

技术路线

架构图

案例分析

作者其他创作

大纲/内容

Knowiedge Extraction Tool

知识建模

利用大模型进行关系推理、事件推理等。

用大模型增强知识图谱可视化

基于知识图谱，建立以图算法和机器学习为核心的团伙反欺诈模型，能够挖掘客户关系网络和账户间的隐藏资金链；基于大模型，从图结构信息、节点属性和模型特征中提取关键信息，生成智能风险报告。

查询文本

利用大模型对原始数据进行实体、关系、事件等标注。

利用大模型抽取自然语言问题中的知识图谱寻找问题答案，再通过大模型组合答案并结合大模型自身的知识广度将更充实的答案以自然语言的方式输出，增强知识图谱问答的广度、自然性和准确性。

大模型赋能知识图谱的技术路径

用大模型增强知识图谱嵌入与表示学习

LLM

从给定的文本中提取出可能的实体和实体类型，可选的实体类型为 [′地点span style=\"font-size:20px; color:#000000; letter-spacing:0px;\

执行任务

John昨天在纽约的咖啡馆见到了他的朋友Merry。他们一起喝咖啡聊天，计划着下周去加利福尼亚(California)旅行。他们决定一起租车并预订酒店。他们先计划在下周一去圣弗朗西斯科参观旧金山大桥，下周三去洛杉矶拜访Merry的父亲威廉。

用大模型增强知识建模

知识复杂度

大模型增强图谱补全

大模型增强图谱构建

用大模型增强知识图谱文本生成

大模型文本 & 图谱表征生成

大模型编码器

大模型解码器

利用大模型作为编码器和生成器实现知识融合与补全

大模型增强图谱表征

大模型赋能知识图谱

知识融合

用大模型增强知识图谱多模态知识对齐

Instruction:

节点属性

图算法、机器学习、图结构信息抽取、预训练模型

知识表示

抽取

智能检索

大模型赋能知识图谱的技术路径——关键技术2

输入中包含的关系三元组是：位于：洛杉矶，加利福尼亚别名：加利福尼亚，California朋友span style=\"font-size:21px; color:#000000; letter-spacing:0px;\

利用大模型的语义理解能力增强知识抽取水平

知识演化

Output:

行业需求

知识存储

Input:

知识图谱应用

输入数据

span style=\

知识填充

关键技术

存储资源

响应速度

解决方案

利用大模型的通用性和对多类型数据统一处理的能力，能够增强多模态知识对齐，赋能多模态知识图谱的构建、表示、推理和应用的全流程。

大模型赋能知识图谱的应用场景示例——基于大模型增强的知识抽取

溯源结果溯源结果质信度

图结构信息

我将给你个输入，请根据事件类型列表：[′旅游行程′]，论元角色列表：[′旅游地点span style=\"font-size:21px; color:#000000; letter-spacing:0px;\

业务背景

用大模型增强知识图谱补全

利用大模型增强知识图谱嵌入与表示学习

利用大模型的语义理解和通识能力增强知识计算

知识管理

知识抽取

智能推荐

用大模型增强知识图谱构建

我希望你根据关系列表从给定的输入中抽取所有可能的关系三元组，并以"输入中包含的关系三元组是：关系1：头实体1，尾实体1；关系2：头实体2，尾实体2。" 的格式回答，关系列表=[′位于span style=\"font-size:21px; color:#000000; letter-spacing:0px;\

大模型赋能/增强知识图谱系统测评体系

辅助决策

结果输出

用大模型增强知识抽取

。。。

知识图谱增强的可解释性

知识图谱增强的大模型预训练

接口查询

知识导向的训练目标

知识图谱增强的大模型推理

知识融合模块

知识图谱作为训练输入