知识图谱（KG）、LLM结合：【KG增强LLM：注入结构化知识】【LLM增强KG：自动化构建与补全】【KG与LLM协同：统一表示与联合推理】

知识图谱（KG）与大型语言模型（LLM）的结合是当前AI领域的重要研究方向。两者分别代表符号主义与连接主义的知识表示方式：KG提供结构化、可解释的符号化知识，而LLM具备强大的语义理解和泛化能力。二者的协同可显著提升知识的准确性、推理能力及可解释性。以下从技术路线、实现方法、应用场景及挑战四个维度展开分析。

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一、技术路线：三类核心融合模式

1. KG增强LLM：注入结构化知识

通过KG弥补LLM的黑盒缺陷，提升其知识准确性和可解释性。

• 预训练阶段注入

  • 方法：将KG三元组转化为自然语言文本，作为训练语料输入LLM。
    • 例如：百度ERNIE 3.0将图谱三元组转换为文本序列，遮盖实体或关系进行训练，使模型直接学习KG知识[1][7]。
  • 优势：增强模型对特定领域知识（如医疗术语、法律条款）的理解。
  • 局限：需重新训练模型，成本较高。

• 推理