《Unifying Large Language Models and Knowledge Graphs: A Roadmap》总结了大语言模型和知识图谱融合的三种路线：1）KG增强的LLM，可在LLMs的预训练和推理阶段引入KGs；2）LLM增强KG，LLM可用于KG构建、KG embedding、KG补全、基于KG的文本生成、KBQA（基于图谱的问答）等多种场景；3）LLM+KG协同使用，主要用于知识表示和推理两个方面。该文综述了以上三个路线的代表性研究，探讨了未来可能的研究方向。
知识图谱（KG）和大语言模型（LLM）都是知识的表示形式。 KG是符号化的知识库，具备一定推理能力，且结果可解释性较好。但存在构建成本高、泛化能力不足、更新难等不足。LLM是参数化的概率知识库，具备较强语义理解和泛化能力，但它是黑盒模型，可能编造子虚乌有的内容，结果的可解释性较差。可见，将LLM和KG协同使用，同时利用它们的优势，是一种互补的做法。
LLM和KG的融合路线，可分为以下类型：
第一种融合路线是KG增强LLM，可在LLM预训练、推理阶段引入KG。以KG增强LLM预训练为例，一个代表工作是百度的ERNIE 3.0将图谱三元组转换成一段token文本作为输入，并遮盖其实体或者关系来进行预训练，使模型在预训练阶段直接学习KG蕴含的知识。
第二种融合路线是LLM增强KG。LLM可用于KG构建、KG embedding、KG补全、基于KG的文本生成、KBQA（基于图谱的问答）等多种场景。以KG构建为例，这是一项成本很高的工作，一般包含1) entity discovery 实体挖掘 2) coreference resolution 指代消解 3) relation extraction 关系抽取任务。LLM本身蕴含知识，且具备较强的语义理解能力，因此，可利用LLM从原始数据中抽取实体、关系，进而构建知识图谱。
第三种融合路线是KG+LLM协同使用，主要用于知识表示和推理两个方面。以知识表示为例，文本语料库和知识图谱都蕴含了大量的知识，文本中的知识通常是非结构化的，图谱里的知识则是结构化的，针对一些下游任务，需要将其对齐进行统一的表示。比如，KEPLER是一个统一的模型来进行统一表示，它将文本通过LLM转成embedding表示，然后把KG embedding的优化目标和语言模型的优化目标结合起来，一起作为KEPLER模型的优化目标，最后得到一个能联合表示文本语料和图谱的模型。示意图如下：
小结：上述方法都在尝试打破LLM和KG两类不同知识表示的边界，促使LLM这种概率模型能利用KG静态的、符号化的知识；促使KG能利用LLM参数化的概率知识。从现有落地案例来看，大模型对知识的抽象程度高，泛化能力强，用户开箱即用，体验更好。且如果采用大模型+搜索的方案，用户更新知识的成本也较低，往知识库加文档即可。在实际业务场景落地时，如果条件允许，优先考虑使用大模型。当前chatGPT火爆，也印证了其可用性更好。如遇到以下场景时，可以考虑将LLM和KG结合使用：
• 对知识可信度和可解释性要求高的场景，比如医疗、法律等，可以考虑再建设知识图谱来降低大模型回答错误知识的概率，提高回答的可信度和可解释性。
• 已经有一个蕴含丰富知识的图谱，再做大模型建设时。可以参考KG增强LLM的方法，将其知识融合到LLM中。
• 涉及基于图谱的多跳推理能力的场景。
• 涉及基于图谱可视化展示的场景，比如企查查、天眼查等。
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参考文献：
1. Unifying Large Language Models and Knowledge Graphs: A Roadmap <https://arxiv.org/abs/2306.08302>
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