前言摘要本白皮书探讨了大型语言模型（LLMs）与知识图谱（KGs）之间的协同关系及其在人工智能领域的革命性潜力。 Key TakeawaysLLMs能生成类人文本，但存在生成不准或偏见信息的局限性。 KGs以结构化方式存储信息，便于查询和数据访问，但构建过程耗时且需专业技能。 LLMs的本体提示功能可简化KG的创建，提高效率。 将KG集成进LLMs可改善语境理解，降低偏见，提升准确性。 LLM和KG的结合在金融、电子商务和法律等多个领域有广泛应用。 技术挑战包括KG结构的复杂性、数据兼容性和计算负担。 伦理和隐私问题需引起重视，强调法律合规和可持续性。
Synergizing Knowledge Graphs with Large Language Models (LLMs): A Path to Semantically Enhanced IntelligenceSources:https://enterprise-knowledge.com/synergizing-knowledge-graphs-with-large-language-models-llms/ 正文LLM 和 KG 的整合在各个行业取得了重大进展，并改变了我们处理和利用信息的方式。例如，在金融领域，LLM 与 KG 相结合用于风险评估和欺诈检测。这些系统分析交易模式、检测异常情况并了解不同实体之间的关系，帮助金融机构降低风险并防止欺诈活动。另一个例子是 个性化推荐系统 .亚马逊等电子商务平台利用 KG 和 LLM 来了解客户偏好、搜索历史和购买行为。这种集成允许高度个性化的产品和内容推荐，改善客户体验并提高销售额和参与度。在法律行业，LLM 和 KG 用于分析法律文件、判例法和法规。他们帮助总结法律文件、提取相关条款和进行研究，从而为法律专业人士节省时间并提高法律建议的准确性。LLM 和 KG 整合的潜力是无限的，有望实现跨领域的变革性进步。例如，利用 LLM 和 KG 可以改变教育平台，指导学习者完成量身定制的个性化教育之旅。在医疗保健领域，复杂虚拟助手的创新正在彻底改变远程医疗，提供预防保健和初步诊断。城市规划和管理将从这项技术中受益匪浅，通过分析从交通模式到社交媒体情绪的各种数据源，实现更智能的城市规划。此外，研发将加速，LLM 和 KG 协同合作，以实现文献综述的自动化，培养新颖的研究理念，并预测实验结果。 | 
