大型語言模型(LLM)在對話、創(chuàng)作和其他應用中展現(xiàn)出巨大潛力，但其局限性在于知識僅限于訓練數(shù)據，缺乏對世界的真正理解。為了彌補這一缺陷，檢索增強生成(RAG)系統(tǒng)開始涌現(xiàn)，其核心思想是從外部來源檢索相關知識，為LLM提供更明智的響應。然而，現(xiàn)有的RAG系統(tǒng)大多使用向量嵌入的語義相似度來檢索段落，存在一些關鍵的局限性。

知識圖譜作為現(xiàn)實世界實體和關系的結構化表達，能夠實現(xiàn)跨內容的復雜推理，增強檢索能力。與純向量搜索相比，它提供了更大的相關性和解釋能力。通過將向量嵌入與知識圖譜相結合，可以開啟更高水平的推理能力，提升LLM的準確性和可解釋性。這種伙伴關系提供了表層語義以及結構化知識和邏輯的完美融合。

同時，利用簡單約束改進知識圖譜嵌入也是當前的研究熱點。非負性約束、蘊涵約束、置信度建模和正則化等有助于產生更優(yōu)化、更易于解釋和邏輯兼容的表示。

此外，集成多種推理框架也是重要的一環(huán)。邏輯規(guī)則、圖嵌入和神經網絡等技術各有優(yōu)勢，通過混合流水線等方法可以結合它們的優(yōu)點。

在檢索知識時，保持LLM的信息流和解鎖推理能力至關重要。知識圖譜提供了實體和關系的結構化表達，而嵌入聚焦于相關內容的搜索和檢索。知識圖譜首先收集結構化知識，然后嵌入聚焦于相關內容的搜索和檢索。通過模式識別和神經網絡的可擴展性，這種伙伴關系增強了結構化知識的表示。

更為重要的是，利用數(shù)據飛輪可以進一步改進RAG系統(tǒng)。通過分析系統(tǒng)交互和用戶數(shù)據，不斷改進知識圖譜，填補知識空白，保持其最新性。這一過程使得知識圖譜和語言模型能夠基于來自現(xiàn)實世界使用的反饋進行協(xié)同演化。

總結來說，通過結合知識圖譜和向量嵌入，利用多種推理框架和數(shù)據飛輪，我們可以解鎖LLM的新維度，克服其局限性并提高準確性和可解釋性。這將為語言人工智能的進一步發(fā)展開辟新的可能性。