|内容简介

该报告深入探讨了知识图谱与大模型技术的融合实践，从理论基础到实际应用案例进行了全面分析。首先，报告概述了知识图谱的基本概念、构建方法及其在不同行业中的应用场景，强调了其在信息检索、推荐系统、辅助决策等方面的优势。接着，介绍了当前主流的大模型技术，包括但不限于语言模型、视觉模型等，并讨论了这些模型如何通过学习大量数据来生成高质量的内容或解决问题。 报告重点在于探索两种技术相结合的可能性与价值。它提出了一种新的框架，旨在利用知识图谱结构化信息丰富性的同时，结合大模型强大的自然语言处理能力，以实现更精准的知识表示、推理及应用。此外，还列举了几项成功的案例研究，展示了这种融合方式在医疗健康、金融服务等多个领域内所带来的显著效益。 最后，针对未来发展趋势进行了展望，指出了当前面临的主要挑战如计算资源需求高、隐私保护等问题，并提出了相应的解决思路和发展建议。整体而言，这份研究报告为相关从业者提供了宝贵的参考资料，有助于推动知识图谱与大模型技术在中国乃至全球范围内的进一步发展与创新。