知识图谱和向量嵌入的集成：解锁LLM的新维度
大型语言模型(LLM)在对话、创作和其他应用中展现出巨大潜力，但其局限性在于知识仅限于训练数据，缺乏对世界的真正理解。为了弥补这一缺陷，检索增强生成(RAG)系统开始涌现，其核心思想是从外部来源检索相关知识，为LLM提供更明智的响应。然而，现有的RAG系统大多使用向量嵌入的语义相似度来检索段落，存在一些关键的局限性。
知识图谱作为现实世界实体和关系的结构化表达，能够实现跨内容的复杂推理，增强检索能力。与纯向量搜索相比，它提供了更大的相关性和解释能力。通过将向量嵌入与知识图谱相结合，可以开启更高水平的推理能力，提升LLM的准确性和可解释性。这种伙伴关系提供了表层语义以及结构化知识和逻辑的完美融合。
同时，利用简单约束改进知识图谱嵌入也是当前的研究热点。非负性约束、蕴涵约束、置信度建模和正则化等有助于产生更优化、更易于解释和逻辑兼容的表示。
此外，集成多种推理框架也是重要的一环。逻辑规则、图嵌入和神经网络等技术各有优势，通过混合流水线等方法可以结合它们的优点。
在检索知识时，保持LLM的信息流和解锁推理能力至关重要。知识图谱提供了实体和关系的结构化表达，而嵌入聚焦于相关内容的搜索和检索。知识图谱首先收集结构化知识，然后嵌入聚焦于相关内容的搜索和检索。通过模式识别和神经网络的可扩展性，这种伙伴关系增强了结构化知识的表示。
更为重要的是，利用数据飞轮可以进一步改进RAG系统。通过分析系统交互和用户数据，不断改进知识图谱，填补知识空白，保持其最新性。这一过程使得知识图谱和语言模型能够基于来自现实世界使用的反馈进行协同演化。
总结来说，通过结合知识图谱和向量嵌入，利用多种推理框架和数据飞轮，我们可以解锁LLM的新维度，克服其局限性并提高准确性和可解释性。这将为语言人工智能的进一步发展开辟新的可能性。
