在大模型时代，知识图谱作为一种结构化的知识表示方式，扮演着至关重要的角色。随着大模型在自然语言处理、图像识别和智能决策等领域的广泛应用，知识图谱与大模型的结合成为推动人工智能进步的重要方向。这种结合不仅提升了大模型的语义理解和推理能力，还增强了其在多模态数据处理、模型解释和持续学习等方面的表现。接下来，我们将探讨几种最为关键的结合点，展示知识图谱如何与大模型协同工作，推动前沿应用的发展。
1. 知识增强的语言模型：
知识图谱嵌入：将知识图谱中的实体和关系嵌入到向量空间中，然后将这些向量作为大模型的额外输入或用于对模型输出进行增强。这种方法使得大模型能够更好地理解文本中的实体及其关系。
2.推理与决策支持：
结合点：利用知识图谱中预定义的逻辑和关系，增强大模型的推理能力，使其在复杂问题上能够进行更有逻辑的推理和决策。
应用：医疗诊断、金融风险分析。
5.持续学习与知识更新：
结合点：通过知识图谱动态更新模型的知识库，使得大模型能够持续学习和适应最新的信息和知识。
应用：搜索引擎、智能助手。
