知识图谱介绍
知识图谱介绍
- 定义与本质
- 知识图谱是一种用图的结构来描述知识的方式，图中的节点代表实体，边代表实体间的关系，其本质是一种语义网络，能将人类知识表示为计算机可理解和处理的形式，从而实现知识的关联、推理和应用。
- 发展历程
- 知识图谱的概念源于 2012 年谷歌推出的 Knowledge Graph，早期搜索引擎主要基于关键词匹配，存在理解用户意图不准确、结果缺乏深度等问题。知识图谱出现后，搜索引擎可更好理解语义，提供更精准结果，开启了智能搜索时代，随后在学术研究和工业界得到广泛应用与发展。
- 构建方式
- 知识抽取：从大量文本、数据库等数据源中识别和提取实体、关系及属性等知识元素，例如从新闻报道中抽取人物、地点、事件及其关系。
- 知识融合：将不同来源、不同格式的知识进行整合，解决知识冲突和冗余，保证知识图谱的一致性和完整性，比如融合多个知识库中关于同一实体的不同描述。
- 知识存储：选择合适的存储方式，如基于图数据库（如 Neo4j）或关系数据库存储知识图谱，以支持高效的查询和推理操作。
- 应用领域
- 智能搜索：帮助搜索引擎理解用户意图，提供更精准搜索结果和知识卡片，如搜索人物时展示其相关信息和关联人物。
- 智能问答：为问答系统提供知识支持，快速定位和推理答案，应用于客服机器人、智能助手等，如回答用户关于产品信息、疾病诊断等问题。
- 推荐系统：分析用户与物品、物品与物品间的关系，挖掘用户兴趣，实现个性化推荐，如电商平台推荐用户可能感兴趣的商品。
- 金融领域：用于风险评估、投资决策等，如构建客户风险画像，分析金融市场中公司间的关系。
- 医疗领域：辅助疾病诊断、药物研发等，如整理疾病症状、药物疗效等知识，帮助医生诊断和研发人员筛选药物靶点。
知识图谱与大模型的关系
- 相互补充
- 大模型善于处理自然语言，可理解和生成文本，但缺乏对知识的结构化表示和深度推理能力，知识可能存在错误和不完整。知识图谱能提供准确、结构化知识和推理能力，但构建和更新成本高，且在自然语言理解上不如大模型灵活。二者结合可优势互补，大模型利用知识图谱知识增强理解和推理能力，知识图谱借助大模型处理自然语言，降低构建成本，提高知识获取效率。
- 融合方式
- 知识注入：在大模型预训练或微调阶段融入知识图谱知识，如将实体关系信息编码后加入训练数据，使大模型学习到结构化知识，增强对特定领域的理解和推理能力。
- 联合推理：在应用阶段，大模型和知识图谱协同工作进行推理。大模型处理自然语言问题，将其转化为知识图谱可理解的查询或推理任务，知识图谱执行推理并将结果反馈给大模型，最终生成答案或决策。例如在问答系统中，大模型理解问题后在知识图谱中查找相关知识并推理，然后结合自身能力生成准确答案。
总结与展望
知识图谱和大模型是人工智能领域重要技术，二者结合有重要意义和广阔应用前景，未来将在更多领域深入融合，推动人工智能发展，为人们生活和社会进步带来更多价值。