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工信部标准院发布16个行业案例，揭示知识图谱与大模型融合如何破解AI应用难题，开启智能决策新范式。

核心内容：
1. 知识图谱与大模型双向增强的两种核心融合模式
2. 20余家单位实战案例验证技术框架有效性
3. 解决行业知识准确性、可解释性等关键痛点的创新方案

杨芳贤

53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

摘要

本案例集系统展示了知识图谱与大模型融合技术在多个行业领域的创新应用与实践成果。通过16个典型案例，全面呈现了"知识图谱增强大模型"和"大模型增强知识图谱"两种核心融合模式在解决行业痛点、提升业务效能方面的显著价值。

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研究背景

研究问题

：这篇案例集要解决的问题是如何将知识图谱与大模型进行有效融合，以解决知识图谱的可解释性不足和大模型在处理特定领域知识类问题时的“幻觉”现象。

研究难点

：该问题的研究难点包括：知识图谱缺乏自主生成和学习能力，大模型在处理特定领域知识时容易产生“幻觉”现象，大模型训练周期长、资源消耗巨大，以及数据隐私和安全问题。

相关工作

：该问题的研究相关工作包括知识图谱与大模型的理论研究、国内外标准化进展以及多个实际应用案例的探讨。

研究方法

这篇论文提出了知识图谱与大模型融合的技术框架，用于解决知识图谱的可解释性不足和大模型在处理特定领域知识类问题时的“幻觉”现象。具体来说

知识图谱增强大模型

：首先，利用大模型作为工具，对知识图谱进行构建、更新与补全，提升知识图谱自身质量及其构建效率。该过程包括模型增强知识表示、模型增强知识建模、模型增强知识获取、模型增强知识融合等活动。

知识图谱增强大模型

：其次，以知识图谱为工具，围绕大模型的训练、微调、推理等过程，弥补大模型在知识准确性、逻辑性和可解释性上的不足，增强其应用能力。该过程包括知识图谱增强模型的预训练、知识图谱增强模型的对齐微调、知识图谱增强模型的评估、知识图谱增强模型的推理等活动。

知识图谱与大模型输出协同

：最后，将知识图谱的结构化知识与大模型的生成能力相结合，实现更精准、可靠且可解释的输出结果。该过程包括检验与评估、语义识别/分解、混合知识检索、协同推理、结果生成与溯源、知识统一表征和动态编排与调度等活动。

实验设计

数据收集

：收集了来自蚂蚁科技集团股份有限公司、网智天元科技集团股份有限公司等20余家单位的20项实际应用案例数据。

实验设计

：每个案例的实验设计包括数据预处理、知识图谱构建、大模型训练与微调、知识图谱与大模型融合等步骤。具体来说，数据预处理包括数据清洗、去重、标准化等；知识图谱构建包括实体抽取、关系抽取、事件抽取等；大模型训练与微调包括使用大规模高质量抽取指令微调数据，采用LLaMA进行全参数微调；知识图谱与大模型融合包括基于Schema的轮询指令构造技术、图结构数据理解能力、向量与图查询的检索方法等。

样本选择

：每个案例的样本选择包括不同类型的数据源，如文档、图片、视频等，确保数据的多样性和代表性。

参数配置

：大模型的训练参数包括模型规模、学习率、批量大小等；知识图谱的构建参数包括实体抽取算法、关系抽取算法、事件抽取算法等。

结果与分析

中英双语大模型知识抽取框架OneKE

：OneKE在多个全监督及零样本实体/关系/事件抽取任务上取得了相对较好的效果，超过了GPT 3.5、GTP 4、Baichuan2-13B-Chat、InstructUIE、YAYI-UIE等模型的效果。

通用·面向专业领域的知识增强生成框架KAG

：KAG在政务领域的问答任务中，问答准确率从传统方法的66%提升至91%；在医疗领域的指标解读任务中，准确率超过90%。

金融行业声誉风险智能分析

：系统实现了从大量金融数据中准确提取关键观点，观点提取的准确率提高至90%，显著提升了信息处理效率。

知识图谱与行业大模型双轮驱动的油气知识平台

：平台已建立覆盖油气主要业务链的海量知识库，知识库中包含10万个油气行业专业词汇、1254万个分类特征词汇、2657个知识分类项、5大类43种知识模板和对象模板、12085种知识关系。

人工智能辅助电力领域评审大模型

：模型在处理基建工程各阶段项目资料合理性、合规性的自动化智能审查工作方面，对常规输变电工程，模型能以分钟级的速度完成对项目送审资料的预审工作。

基于大模型的银行业金融知识中台

：系统实现了数据整合效率提升，搜索准确率已达到90%，而专家问答的覆盖率超过了80%。

风电装备故障维修方案智能推荐系统

：系统在人工标注的某大型风电能源企业故障数据集WPEF和公开医学文本数据集Genia其F1得分均达到了80%以上，展示了其在不同领域嵌套实体识别任务中的优越性能。

复杂机电装备知识一体化构建与应用

：系统在高端能源装备问答测试数据集上，意图识别模型得到的实体抽取的F1值为93.51%，系统意图识别的准确率为96.88%，综合准确率为91.82%。

医药研发行业·基于逻辑链检索和匹配的知识问答

：和传统知识库问答方案相比，F1分数和 EM实现了较大幅度的提升，分别从平均 65%和 59%提高到了 75%和71%。

天问智能问答平台

：平台通过将大模型与知识库相结合，在多方面实现了显著的性能提升，回答的准确率相比于单纯的使用通用大模型方案提高了20%以上。

行业安全管控平台

：系统实现了70%的自动化搜索，搜索结果的高准确性达到了 98%。

基于知识图谱与大模型融合的电阻点焊工艺智能管理

：系统实现了焊接作业前的质量预测功能，质量合格率提升至99.8%。

基于大模型和知识图谱的智慧水务知识平台

：系统提升了业务效率，缩短了使用方检索与筛选时间，降低了跨系统查询的难度。

基于知识图谱和大模型的设备故障维修助手

：系统实现了故障案例查找时间从原先手工查找用时20分钟减少到基于标签查找的2分钟，知识检索准确率提升30%。

医药大健康行业·面向医生的医学知识助手

：系统提升了新产品上线效率，综合降低人工成本60%，提升上线效率80%以上。

政府行业大模型技术及应用

：系统提升了智能问答成效，提高了政府办事能力，提升了对话式AI问答交互体验。

基于知识图谱的大模型 RAG精准问答实践

：系统提升了知识图谱与大模型融合的效果，解决了大模型在结构化文档和半结构化文档上的召回不全、关系缺失等问题。

总体结论

这篇论文系统阐述了知识图谱与大模型融合的整体架构，深入分析了国内外标准化进展，并详细介绍了本案例集的分布情况。通过多个实际应用案例，展示了知识图谱与大模型融合在多个领域的应用效果和技术优势。研究表明，知识图谱与大模型融合能够实现“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。未来的研究可以进一步优化知识图谱与大模型的融合机制，提升其在更多领域的应用效果。

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