大模型、知识图谱和强化学习三者的结合，可以形成哪些研究方向？
大模型（Large Language Models, LLMs）、知识图谱（Knowledge Graph, KG）与强化学习（Reinforcement Learning, RL）作为人工智能领域的三大核心技术，其融合正推动着认知智能迈向新高度。本文结合2023-2025年的最新研究成果，系统梳理三者结合的七大科研方向及其技术路径。
一、知识增强的推理系统构建
1.1 结构化知识与生成能力的融合
大模型虽具备强大的语言生成能力，但其参数化知识存在幻觉风险。知识图谱通过显式存储结构化事实（如实体关系、属性约束），可为大模型提供可信知识锚点。例如，ROG框架（Reasoning on Graphs）通过将KG中的逻辑路径与大模型的生成能力结合，实现了可解释的多跳推理。这种融合在医疗诊断中尤为关键，如通过KG存储疾病-症状-治疗方案关系链，大模型生成诊断建议，强化学习优化决策路径。
1.2 动态知识更新机制
传统KG构建依赖人工标注，而大模型可通过zero-shot学习自动抽取实体关系（如DeepSeek-R1的纯强化学习架构实现端到端知识抽取）。结合RL的奖励机制（如路径多样性奖励），可构建自进化知识系统。例如在金融领