［经典之作］大语言模型与知识图谱的融合：通往智能未来的路线图

文章摘要

本文提出了融合大语言模型（LLMs）与知识图谱（KGs）的前瞻性路线图，涵盖三大框架：KG增强的LLMs、LLM增强的KGs，以及协同LLMs+KGs。通过系统综述现有研究并指出未来方向，为两种互补技术的统一提供了全面指导。

pdf原文：https://t.zsxq.com/cGCV3

一、引言：两大技术的碰撞与融合

在人工智能领域，我们正在见证两股强大力量的交汇：大语言模型 （Large Language Models, LLMs）如ChatGPT、GPT-4，以及知识图谱（Knowledge Graphs, KGs）如维基百科、华谱等结构化知识库。

1.1 大语言模型的崛起

以BERT、RoBERTA、T5为代表的大语言模型，在海量语料库上进行预训练后，在问答、机器翻译、文本生成等自然语言处理任务中展现出卓越性能。特别是近期，模型规模的急剧增长赋予了LLMs"涌现能力"（emergent ability），为将其应用于通用人工智能（AGI）铺平了道路。拥有数十亿参数的ChatGPT和PaLM2等先进LLMs，在教育、代码生成、推荐系统等复杂实际任务中展现出巨大潜力。

1.2 知识图谱的独特价值

然而，LLMs作为"黑盒模型"，常常无法有效捕获和获取事实性知识。相比之下，知识图谱作为结构化知识模型，明确存储着丰富的事实性知识。KGs可以通过提供外部知识来增强LLMs的推理能力和可解释性。

同时，知识图谱本身在构建和演化方面存在天然困难，这使得现有KG方法在生成新事实和表示未知知识方面面临挑战。因此，将LLMs和KGs统一起来，同时发挥两者优势，成为一种互补性的解决方案。

1.3 融合的必要性

尽管已有一些关于知识增强LLMs的综述，但它们主要关注使用KGs作为外部知识来增强LLMs，忽视了为LLMs集成KGs的其他可能性，以及LLMs在KG应用中的潜在作用。

二、核心贡献：三大框架路线图

本文提出了一个前瞻性路线图，旨在统一LLMs和KGs，充分利用各自优势并克服各自局限，服务于各种下游任务。主要贡献包括：

2.1 完整的路线图

我们提出的路线图包含三个统一LLMs和KGs的通用框架：

KG增强的LLMs（KG-enhanced LLMs）：在LLMs的预训练和推理阶段融入KGs，或用于增强对LLMs所学知识的理解
LLM增强的KGs（LLM-augmented KGs）：利用LLMs完成不同的KG任务，如嵌入、补全、构建、图到文本生成和问答
协同LLMs + KGs（Synergized LLMs + KGs）：LLMs和KGs扮演同等角色，以互惠方式协同工作，通过数据和知识驱动的双向推理增强两者能力

2.2 详细分类与综述

针对路线图的每个集成框架，我们提供了详细的分类和新颖的研究分类法。在每个类别中，从不同集成策略和任务的角度综述研究，为每个框架提供更深入的见解。

2.3 前沿技术覆盖

本文涵盖了LLMs和KGs的先进技术，包括ChatGPT、GPT-4等最先进的LLMs，以及多模态知识图谱等新型KGs的讨论。

2.4 挑战与未来方向

我们总结了现有研究中的挑战，并提出了几个有前景的未来研究方向。

三、技术背景：LLMs与KGs基础

3.1 大语言模型（LLMs）

在大规模语料库上预训练的大语言模型在各种NLP任务中展现出巨大潜力。如图3所示，大多数LLMs源自Transformer设计，包含编码器和解码器组件。

现代LLMs通过提示工程（Prompt Engineering）高效应用于各种场景。提示工程是一种技术，通过精心设计输入提示，引导模型生成期望的输出，而无需修改模型参数。

3.2 知识图谱（KGs）

知识图谱是一种结构化的知识表示方法，通常以三元组（头实体、关系、尾实体）的形式存储事实。根据不同特性，KGs可以分为多种类型：

3.2.1 百科知识图谱

如DBpedia、Wikidata等，从维基百科等大规模百科全书中提取结构化知识。

3.2.2 常识知识图谱

如ConceptNet，专注于存储日常生活中的常识性知识。

3.2.3 领域特定知识图谱

针对特定领域构建，如医疗、金融等垂直领域的专业知识图谱。

3.2.4 多模态知识图谱

与仅包含文本信息的传统知识图谱不同，多模态知识图谱以图像、声音、视频等多种模态表示事实。例如，IMGpedia、MMKG和Richpedia将文本和图像信息整合到知识图谱中。这些知识图谱可用于图像-文本匹配、视觉问答和推荐等多模态任务。

3.3 应用场景

LLMs和KGs已广泛应用于各种实际应用中：

聊天机器人

：ChatGPT/GPT-4采用LLM架构，ERNIE 3.0和Bard则将KGs融入聊天应用以提高知识意识
创意工具

：Firefly开发了照片编辑应用，用户可使用自然语言描述编辑照片
辅助工具

：Copilot（编码助手）、New Bing（网络搜索）、Shop.ai（推荐）
知识服务

：Wikidata和KO作为提供外部知识的代表性知识图谱应用；OpenBG是为推荐设计的知识图谱
医疗健康

：Doctor.ai开发了结合LLMs和KGs的健康护理助手，提供医疗建议

四、框架一：KG增强的LLMs

知识图谱可以在多个层面增强大语言模型的能力：

4.1 预训练阶段的KG集成

在LLMs的预训练过程中融入知识图谱，可以让模型从一开始就学习到结构化的事实性知识。这种方法通过在训练目标中加入KG相关任务，或者将KG嵌入作为额外输入，使模型能够更好地理解实体关系和领域知识。

4.2 推理阶段的KG增强

在实际应用中，可以将KG作为外部知识库，在LLMs进行推理时动态检索相关事实。这种方法特别适用于需要精确事实性知识的任务，如问答系统、事实核查等。通过检索-增强生成（RAG）等技术，可以显著提升LLMs在知识密集型任务中的表现。

4.3 可解释性增强

利用知识图谱的结构化特性，可以增强LLMs的可解释性。通过将模型的推理过程映射到知识图谱中的路径或子图，研究人员和用户能够更好地理解模型的决策逻辑。

五、框架二：LLM增强的KGs

大语言模型同样可以显著提升知识图谱的各项能力：

5.1 知识图谱嵌入（KG Embedding）

传统的KG嵌入方法主要依赖图结构信息。LLMs可以通过其强大的语言理解能力，为实体和关系生成更丰富的语义嵌入表示，从而提升下游任务的性能。

5.2 知识图谱补全（KG Completion）

LLMs可以基于现有的知识图谱三元组，预测缺失的实体或关系，帮助补全不完整的知识图谱。通过上下文学习和few-shot学习能力，LLMs能够发现KG中的隐含关系。

5.3 知识图谱构建（KG Construction）

从非结构化文本中自动抽取实体、关系并构建知识图谱是一项重要任务。LLMs凭借其强大的信息抽取和理解能力，可以大幅提升KG构建的效率和质量。

5.4 图到文本生成（Graph-to-Text Generation）

将知识图谱中的结构化信息转换为自然语言描述，对于知识传播和人机交互至关重要。LLMs的生成能力使其成为完成这一任务的理想工具。

5.5 知识图谱问答（KG-based QA）

基于知识图谱的问答系统需要理解自然语言问题并在KG中检索答案。LLMs可以增强问题理解、查询生成和答案表述等各个环节。

六、框架三：协同LLMs + KGs

近年来，LLMs和KGs的协同作用引起了研究者的广泛关注。作为两种本质上互补的技术，它们应当被统一到一个通用框架中，相互增强。

6.1 统一框架的四层架构

我们提出的协同LLMs + KGs统一框架包含四个层次：

6.1.1 数据层（Data Layer）

LLMs和KGs分别用于处理文本数据和结构化数据。随着多模态LLMs和KGs的发展，该框架可扩展到处理视频、音频和图像等多模态数据。

6.1.2 协同模型层（Synergized Model Layer）

LLMs和KGs相互协同以提升各自能力。这一层实现了两种技术的深度融合，使它们能够互补短板、强化优势。

6.1.3 技术层（Technique Layer）

LLMs和KGs中使用的相关技术可以融入该框架以进一步提升性能。包括提示工程、检索增强、知识蒸馏等各种技术手段。

6.1.4 应用层（Application Layer）

LLMs和KGs可以集成应对各种实际应用，如搜索引擎、推荐系统和AI助手。

6.2 双向推理机制

协同框架的核心在于实现数据驱动和知识驱动的双向推理：

数据到知识

：从海量数据中通过LLMs提取和生成结构化知识
知识到数据

：利用KGs中的结构化知识指导和约束LLMs的生成过程

这种双向机制确保了两种技术的深度融合和互惠增强。

6.3 知识表示的统一

在协同框架中，需要建立LLMs的连续表示空间与KGs的离散符号空间之间的桥梁。通过神经-符号融合技术，可以实现两种表示形式的无缝转换和互操作。

七、挑战与未来研究方向

7.1 当前面临的主要挑战

7.1.1 扩展性问题

随着知识图谱规模的增长和LLMs参数量的增加，如何高效地融合两者成为关键挑战。

7.1.2 知识更新与演化

如何保持知识图谱和LLMs的知识同步更新，适应快速变化的现实世界。

7.1.3 多模态融合

在多模态场景下如何有效整合不同模态的知识和数据。

7.1.4 可解释性与可信度

如何在保持性能的同时提升系统的可解释性和可信度。

7.2 未来研究方向

7.2.1 神经-符号混合智能

深入探索连续神经网络表示与离散符号推理的深度融合，开发新型混合架构。

7.2.2 持续学习与知识演化

构建能够持续学习和自主更新的知识系统，实现知识的动态演化。

7.2.3 多语言与跨文化知识融合

在全球化背景下，研究如何融合不同语言和文化背景下的知识。

7.2.4 领域自适应与迁移

开发高效的领域适应技术，使通用框架能够快速适应特定垂直领域。

7.2.5 伦理与安全

在知识融合过程中确保数据隐私、避免偏见，构建负责任的AI系统。

八、结论

本文提出了融合大语言模型与知识图谱的全面路线图，通过KG增强的LLMs、LLM增强的KGs以及协同LLMs + KGs三大框架，为两种互补技术的统一提供了系统性指导。

随着人工智能技术的不断发展，LLMs和KGs的深度融合将成为构建下一代智能系统的关键。通过充分发挥各自优势，这种融合不仅能够提升系统的性能和可靠性，更将推动我们向真正的通用人工智能迈进。

对于企事业单位和科研院所而言，理解并把握这一技术趋势，将有助于在AI时代占据先机。无论是在产品研发、技术创新还是投资决策方面，LLMs与KGs的融合都将带来前所未有的机遇和价值。

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