2025知识图谱与大模型融合实践案例集

核心观点： 知识图谱与大模型的融合能够实现“1+1>2”的技术协同效应，为企业和用户提供更可靠、高效和安全的知识服务。

关键数据：

• 知识图谱提供结构化知识，大模型提供强大的自然语言理解与生成能力。
• 融合能够减缓大模型“幻觉”现象，减少对海量标注数据的依赖，降低训练所需的算力和时间。
• 融合能够强化隐私安全保障，同时帮助知识图谱进行知识补全与知识校验，提高知识图谱里知识的完备性与准确性。

研究结论：

• 知识图谱与大模型融合技术框架包括数据提供方、模型提供方、知识图谱提供方、图谱模型融合方和应用方五类参与方。
• 融合类型包括知识图谱与大模型输出协同、大模型增强知识图谱和知识图谱增强大模型。
• 国内外已发布多项相关标准，推动知识图谱与大模型融合的规范化发展。
• 案例集涵盖通用、医药及汽车行业，以知识图谱与大模型输出协同为主。

案例分布情况：

• 案例主要来自蚂蚁科技集团、网智天元科技集团、北京智通云联科技有限公司、国网上海经研院、北京文因互联科技有限公司等企业。
• 案例应用场景包括声誉风险智能分析、油气知识平台、电力领域评审大模型、银行业金融知识中台、风电装备故障维修方案智能推荐系统、复杂机电装备知识一体化构建与应用、医药研发行业-基于逻辑链检索和匹配的知识问答、天问智能问答平台、行业安全管控平台、基于知识图谱与大模型融合的电阻点焊工艺智能管理、智慧水务知识平台、基于知识图谱和大模型的设备故障维修助手、图书情报行业-科技文献复杂知识抽取、政府行业大模型技术及应用。

未来展望：

• 持续深化知识图谱与大模型的融合技术，提升知识服务的智能化水平。
• 推动跨行业合作，拓展知识图谱与大模型的应用领域。
• 加快相关标准的制定，促进知识图谱与大模型融合的规范化发展。