4种方法+1个工具，轻松用LLMs构建知识图谱！

4 种方法 +1 个工具，轻松用 LLMs 构建知识图谱！

摘要

大型语言模型（LLMs）的兴起彻底改变了我们从文本中提取信息和与之交互的方式。然而，尽管它们的能力令人印象深刻，LLMs在推理、一致性以及信息的上下文准确性等方面仍然面临一些固有的挑战。这些问题源于LLMs的概率性本质，可能导致幻觉（hallucinations）、缺乏透明性以及处理结构化数据的困难。

这正是知识图谱（Knowledge Graphs, KGs）发挥作用的地方。通过将LLMs与知识图谱相结合，可以显著增强AI生成的知识。为什么呢？知识图谱提供了信息的结构化和互联表示，反映了现实世界中实体及其关系。与传统数据库不同，知识图谱能够捕获并推理人类知识的复杂性，确保LLMs的输出来自结构化、可验证的知识库。这种整合可以带来更准确、一致且上下文相关的结果。

像医疗、金融和法律服务等行业由于对精确和可解释性信息的需求，可以从知识图谱中获得巨大益处。