大语言模型（Large Language Models, LLM）与知识图谱（Knowledge Graphs, KG）的结合，是近年来自然语言处理领域的一个重要研究方向，旨在融合两者的优点，以提升模型的性能、准确性和实用性。结合方式主要包括以下几个方面： 1. 预训练阶段融入知识图谱：在大语言模型的训练过程中，直接将知识图谱中的结构化数据作为输入，通过实体链接（Entity Linking）、关系抽取等技术，将实体和关系嵌入到模型的训练数据中。这样可以让模型学习到实体间的关系和背景知识，增强模型对世界常识的理解和推理能力。 2. Fine-tuning阶段利用知识图谱辅助：在特定任务的微调阶段，利用知识图谱中的信息来指导模型学习。例如，在问答系统中，可以使用知识图谱来筛选和验证候选答案，提高回答的准确性和可靠性。 3. 联合建模与推理：设计融合架构，将大语言模型和知识图谱编码器集成在一起，实现端到端的训练和推理。这种架构允许模型在处理任务时同时利用文本和结构化知识，比如在自然语言生成任务中，模型可以利用知识图谱中的实体和关系来丰富生成文本的信息含量和逻辑连贯性。 4. 知识增强的推理和生成：利用大语言模型强大的生成能力，结合知识图谱的结构化信息，进行知识补全、推理和文本生成。例如，模型可以根据现有知识图谱中的实体和关系，生成新的事实陈述或预测未知的实体关系。 5. 知识引导的解释性：大语言模型常因缺乏可解释性而受到批评，而知识图谱的加入可以帮助提供决策的依据。当模型做出某个判断或回答时，可以借助知识图谱中的路径和证据来解释其决策过程，增强模型的透明度和可信度。 6. 动态更新与交互：知识图谱可以是动态更新的，大语言模型也可以通过持续学习的方式吸收新知识。两者结合时，可以设计机制使得模型能够实时地利用最新的知识图谱信息，或根据模型的使用情况反哺知识图谱的完善。 综上所述，大语言模型与知识图谱的结合是通过深度整合两种技术的优势，既发挥了大语言模型在语言理解和生成上的强大能力，又利用了知识图谱的结构化知识和推理能力，共同推动了AI在理解复杂情境、提供精准信息和智能决策等方面的进步。蓝凌软件的智能知识管理平台，就是结合了大语言模型和知识图谱技术，实现知识采集、加工、存储、共享等过程的智能化支撑，覆盖智能入库、智能入图、智能搜索、智能问答、智能编写、智能采集等系列功能，并构建各类场景驱动的知识应用，可助力组织提升知识管理水平，增强知识效益，促进提效降本。