2023知识图谱与大模型融合实践研究报告

 适应人群为 AI 技术研发团队（知识图谱 / 大模型算法岗）、企业数字化转型决策者（电信 / 电力 / 金融等行业）、行业解决方案工程师（智能客服 / 运维 / 营销场景）、科研机构研究者及技术咨询顾问。主要内容围绕知识图谱与大模型融合实践展开，核心包括基础解析（明确两者定义与发展历程，对比优劣势，如知识图谱强可解释性、大模型强生成性，指出落地瓶颈）；融合可行性（从技术演化、互补性、知识库建设层面论证，说明融合可提升彼此能力）；技术路径（分知识图谱赋能大模型、大模型赋能知识图谱、两者协同三类，含预训练增强、知识抽取优化等关键技术）；测评体系（构建融合系统测评维度，附知识抽取、智能问答等任务实测数据，如 KG+ChatGPT 提升关系抽取召回率）；实践案例（覆盖 11 个领域，如电信运维数字员工降本 50%、电力客服应答率提升、金融反欺诈效率优化）；挑战与展望（提出自动运维、算力优化等技术挑战，给出标准制定、产业投入等建议），为各行业提供从技术融合到落地应用的全流程参考，助力智能化升级。