期1C9U致力于回答以下客户经常问及的问题：
AI时代，如何构建多模态知识图谱?
知识图谱如何助力大模型建设？
大模型如何应用于知识图谱补全？
AI时代，如何构建多模态知识图谱?
利用多模态内容的模型参数存储和语义对齐，以及不可解释性的特点，多模态知识可以按照知识表示形式存储。通过prompt执行信息提取和思维链的推理任务，形式化成不同形式的知识，例如三元组、多元组或者事件链条。此外，prompt可以参与到大模型的训练前的数据构造、训练中的任务，以及训练后推理结果的约束生成，提升大模型的性能。（来自研报《中国电子技术标准化研究院-知识图谱与大模型融合实践研究报告-23/08/11》）
多模态知识图谱的构建可以通过大模型作为编码器或通过大模型的生成能力来增强知识图谱表征；将大模型作为解码器、生成器，作用于知识补全；利用大模型的生成能力，增强图谱构建，对图谱交互、图谱问答等任务提供支持和提升。此外，将大模型与知识图谱进行统一表征，增强结果准确性；将大模型和知识图谱结合，运用于推理过程，弥合文本和结构信息之间的差距并提升推理可解释性。（来自研报《中国电子技术标准化研究院-知识图谱与大模型融合实践研究报告-23/08/11》）
在数字孪生城市行业中，非结构化数据的急剧增多情况下，构建知识图谱需要依赖人工或者半自动方式进行知识抽取和建模，信息利用效率低，数据分析能力不强。现有数字孪生城市知识图谱大部分是针对特定领域或任务定制，扩展性差。因此，基于领域知识等构建跨领域知识图谱，用大模型技术实现知识自动抽取，可以提升知识图谱的知识创作能力。（来自研报《中国电子技术标准化研究院-2023年版《知识图谱与大模型融合实践研究报告》-23/12/13》）
利用大模型增强知识图谱的构建，例如通过大模型开展实体发现、共指解析和关系提取，构建特定领域内的知识图谱结构。采用知识蒸馏等技术实现端到端的图谱构建。（来自研报《中国电子技术标准化研究院-知识图谱与大模型融合实践研究报告-23/08/11》）
亿欧智库提到，知识图谱需要利用AIGC进行多模态转化，即是将数据互相链接，其数据来源不仅限于文本和结构化数据，同时还包括图片、音频、视频等。通过强大的跨模态能力增强kg关联推理能力，提升泛化能力，AIGC大模型合成数据不需要人工额外标注，可通过调优训练，适配新领域长尾识别。（来自研报《亿欧智库-人工智能行业：2023中国AIGC商业潜力研究报告-23/07/11》）
知识图谱如何助力大模型建设？
1. 提高知识可信度：依托知识图谱中经质量评估的知识，可以帮助大模型提高信息的质量和可信度，并保障知识的正确性和时效性。 2. 降低构建成本：利用知识图谱中的结构化知识，可以减少大模型对标注数据或专家知识的需求，从而降低大模型的构建成本和难度。 3. 增强理解能力：大模型的语义理解能力可以帮助知识图谱更好地理解和分类非结构化信息。 4. 提高可生成性：知识图谱可以帮助大模型生成更贴近实际、更具有解释性的内容。 5. 提高创作能力：通过知识图谱的知识增强，可以帮助大模型创作内容更具逻辑、一致性和创新性。 6. 利用知识图谱增强大模型的语义理解能力：基于知识图谱，对大模型在输入文本的语义识别过程中进行实体别称补全、实体上下位推理等，提升大模型语义识别的准确性和完整性。 7. 利用知识图谱增强大模型的知识溯源能力：基于知识图谱，记录大模型获取知识点和关键数据的来源信息及转化路径，并在内容生成或推理时进行完整呈现，便于使用者评估可信度。 8. 利用知识图谱增强大模型的知识管理和更新能力：基于知识图谱，对大模型输出中所依赖的动态数据、隐私数据、事实性知识进行统一的管理，并依托知识图谱的知识编辑能力，保障图谱内知识的实时性和正确性。 9. 利用知识图谱增强大模型的知识存储和共享能力：基于知识图谱，获取和存储大模型中的隐性知识，并通过知识图谱文件或知识图谱间知识共享协议实现知识的交换与流通，提升大模型的知识共享能力。 10. 利用知识图谱增强大模型预训练：使用图结构将知识图谱信息注入到大模型的输入中，增强大模型预训练能力；通过附加的融合模块将知识图谱注入到大模型，在预训练模型中，可以设计额外的辅助任务，然后通过辅助任务对预训练模型加约束来增强大模型预训练能力；知识图谱的链式关系输入到大模型中，作为大模型的预训练语料。 11. 利用知识图谱增强大模型的监督微调/对齐微调：通过指令微调训练和基于知识图谱反馈的强化学习；通过文本-知识对齐将知识图谱信息注入到大模型的训练目标中，增强大模型预训练能力。
案例：百度文心大模型注入知识图谱后模型效果显著提升：
大模型如何应用于知识图谱补全？
1. 利用大模型作为编码器或生成器来补全知识图谱数据，提升知识补全的能力。这种方法可以帮助中小机构获取更丰富的专业知识，通过特殊方法从大模型中萃取知识并保存到知识图谱，为企业提供更高效的知识积累和使用。（来自研报《蚂蚁集团&OpenKG-语义增强可编程知识图谱SPG白皮书（v1.0）：新一代工业级知识语义框架及引擎-23/08/31》） 2. 利用大模型进行实体抽取、关系抽取、事件抽取、因果关系抽取等，例如DeepKE-LLM，这些技术可以用于知识图谱的构建和补全。（来自研报《中国电子技术标准化研究院-知识图谱与大模型融合实践研究报告-23/08/11》） 3. 利用大模型的生成能力，增强图谱构建，对图谱交互、图谱问答等任务提供支持和提升，这也包括利用大模型进行术语定义补全、术语对齐和标准化、实体标准化对齐、同义词提取与融合等。（来自研报《中国电子技术标准化研究院-2023年版《知识图谱与大模型融合实践研究报告》-23/12/13》） 4. 利用大模型进行知识图谱问答，抽取自然语言问题中的实体、关系，进入结构化的知识图谱寻找问题答案，再通过大模型组合答案并结合大模型自身的知识广度将更充实的答案以自然语言的方式输出，增强知识图谱问答的广度、自然性和准确性。（来自研报《中国电子技术标准化研究院-知识图谱与大模型融合实践研究报告-23/08/11》） 5. 利用大模型的自然语言理解方面的优势能够提升从知识图谱中生成文本的质量，提高语言的准确性和在现实场景中的可用性，这有助于知识图谱的内容生成和补全。（来自研报《中国电子技术标准化研究院-知识图谱与大模型融合实践研究报告-23/08/11》）
案例：富士康基于知识图谱的设备健康监测探索
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