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Abstract知识图谱，一种相互连接和可解释的结构。生成需要更多的人力、领域知识、并需要适用于不同的应用领域。本论文提出借助LLM，通过0-shot和外部知识不可知的情况下生成知识图谱。主要贡献：迭代的prompting提取最终图的相关部分0-shot，不需要examples一个可扩展的解决方案，

[KDD2023]AllinOne-Multi-TaskPromptingforGraphNeuralNetworks总结提出了个多任务prompt学习框架，扩展GNN的泛化能力：统一了NLP和图学习领域的prompt格式，包括prompttoken、tokenstructure、insertingpattern构建诱导子图，将点级和边级任务改造为图级任务，统一不同

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一、前言大型语言模型在诸如对话问答、代码生成等广泛任务上表现出了出色的性能。在较高的层次上，给定一段输入，大语言模型可用于按照概率统计方式自动补全序列。在此基础上，用户用指令（instructions）或示例（examples）去提示（prompt）大语言模型，以实施各种下游任务。本质上，提示（prompt）方法