中国电子技术标准化研究院：2025年知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展，知识图谱与大模型作为两大核心研究领 域，各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关 联，为知识表示与推理提供了可解释的框架；大模型则凭借海量数据训练 展现出卓越的自然语言理解与生成能力，具备强大的泛化学习性能。 然而，知识图谱与大模型两者在实际应用中仍面临多重挑战。知识 图谱虽然具有较好的可解释性，但其输出仅局限于知识图谱自身的信息， 自身缺乏自主生成和学习能力，因此知识通用性和完备性不足。大模型在 处理特定领域知识类问题时易产生“幻觉”问题，导致大模型“胡说八 道”；其次，每次更新，大模型都需要经过长期的语料训练，训练周期冗 长、资源消耗巨大，致使大模型难以快速响应动态业务需求；最后，大模 型训练数据还面临隐私和数据安全等问题。