知识图谱遇上大语言模型：天作之合还是理想泡影？
KG + LLM = Happily Ever After?
文章摘要
ServiceNow收购data.world引发关注，知识图谱与大语言模型的结合正成为AI时代的关键趋势。本文探讨了这一组合如何帮助企业整合数据资产，以及为什么多数组织尚未为此做好准备。
https://data.world/podcasts/kg-llm-happily-ever-after/
正文
AI革命的黎明：机遇与挑战并存
在这个人工智能快速发展的时代，一场深刻的技术革命正在悄然展开。正如知识图谱架构师Tony Seale所观察到的，"在大语言模型真正进入大众视野之前，一场重大变革就已经在酝酿中了，这场AI革命正在慢慢渗透到公众意识中。但我们仍然只是处于这个指数增长曲线的起始阶段。"
这场技术革命的意义堪比历史上的农业革命和工业革命。然而，在这个变革过程中，一个令人担忧的问题浮现出来：我们是否会失去企业生态系统的多样性？
大公司vs中小企业：AI时代的不平等竞争
目前的AI发展呈现出明显的分化趋势。大型科技公司凭借其强大的数据处理能力和技术实力，在AI领域占据绝对优势。这些公司"理解AI，理解数据，他们以数据为中心，在这方面拥有很多智慧"。
但是那些在特定领域表现出色、为市场提供真正价值的其他公司呢？当他们面对AI浪潮时，不禁要问："在这种背景下，我们会发生什么？"
这里出现了一个有趣的对比：大型互联网搜索引擎和AI研究公司专注于创建通用信息集。"你想了解猫，网上有数百万个猫的实例可以用来训练你的模型。这些都是通用化的信息。"
然而，如果你是特定垂直领域的企业——火车运营商、医院、商业零售商或银行——那么从互联网获取这种通用化信息并不符合你的需求。你需要的是本地化的专业信息集和私有信息。
知识图谱：打开AI宝库的钥匙
这就像"坐在金矿上的乞丐"——大多数企业实际上拥有大量数据，只是这些数据被分散在不同的孤立数据库中。
知识图谱为这个问题提供了解决方案。Tony Seale指出，知识图谱"为每个组织提供了一个机会，让他们能够利用自己拥有的资产——所有长期积累的数据——然后整合、连接并组织这些数据，使其语义变得清晰。一旦你拥有了这些，你也就有了一个大型互连数据集，可以在其上运行AI。"
这种方法的核心在于创建一个清晰的语义层，将分散的信息连接起来。一旦完成这种连接和组织，企业就能够"加入游戏"，在AI竞争中占有一席之地。
T型知识结构：广度与深度的完美结合
这里可以用一个很好的比喻来理解当前的AI格局。在线训练的生成式AI具有很强的"顶部横条"——在广泛的领域内都能发挥作用。而不同的组织则在各个领域拥有非常深厚的垂直知识。现在需要看到的是将这两者结合起来，创造出T型结构。
这种结合不仅仅是技术层面的，更涉及对信息公开性和私密性的理解。因为显然会有强大的驱动力，"让大语言模型能够理解的格式，尽可能多地公开信息"。
数据公开化趋势：新的搜索范式
一个有趣的预测是，大语言模型将成为网络搜索的下一个版本。Tony Seale分享了一个生动的例子：他和妻子在决定度假地点时，最终求助于ChatGPT，结果获得了非常满意的建议，并据此完成了预订。
这种转变的技术基础正在悄然形成。目前，"超过40%的网站现在都包含这些数据岛屿"——这些数据以JSON-LD格式存在，链接到schema.org，为搜索引擎提供结构化信息。
语义网愿景的新生：从学术好奇到商业驱动
这个发展让我们重新审视Tim Berners-Lee最初的网络愿景。早期的语义网和关联数据运动一直致力于"将原始数据放在网络上"。15年来，这个运动主要由学术好奇心驱动。
10年前，我们看到了一个重大转折点，Google、Yahoo和Bing等搜索引擎创建了schema.org。这个去中心化社区项目为人们提供了描述网络事物的标准模式，使得爬虫能够从文档中提取结构化知识，构建图谱。
现在，我们正面临另一个重大动机的出现。大语言模型的兴起为这个技术栈提供了新的商业价值和实际应用场景。
实践中的融合：插件生态系统的兴起
ChatGPT最近推出的插件功能为这种融合提供了具体的实现路径。通过让AI接入Kayak等旅行服务的数据源，我们看到了"将数据放在网络上"的第一步实现。
这种发展不仅仅是技术创新，更代表了一种新的商业模式。企业开始意识到，将其产品和服务信息以大语言模型能够理解的格式公开发布，能够增加被推荐的可能性。
企业的战略选择：拥抱变化还是被动应对
面对这个趋势，企业需要做出明智的战略选择。一方面，他们需要保护私有数据的安全性；另一方面，他们需要将产品和服务的"表面信息"——那些原本会放在宣传册上的内容——以结构化的方式发布到网络上。
这种平衡并不容易把握，但却是在AI时代保持竞争力的关键。企业需要理解哪些信息应该保持私密，哪些信息应该公开，以及如何以最有效的方式组织和呈现这些信息。
技术实现的关键要素
要实现知识图谱和大语言模型的有效结合，需要关注几个关键技术要素：
- 语义层构建
：创建清晰的语义层来连接分散的数据源
- 数据标准化
：采用schema.org等标准来确保数据的互操作性
- 结构化数据发布
：使用JSON-LD等格式发布结构化数据
- 私密性管理
：建立清晰的数据分类和访问控制机制
未来展望：多元化生态系统的保护
这场技术革命的最终目标不应该是创造一个由少数大型科技公司主导的单一化AI生态系统。相反，我们需要确保各种规模和类型的组织都能参与到这个新的AI驱动的经济中。
知识图谱技术为实现这个目标提供了可能。通过帮助组织整合和连接他们的数据资产，知识图谱使得每个企业都能拥有自己的"大型互连数据集"，从而在AI竞争中获得立足点。
行业建议与实施路径
对于希望在这个新时代中保持竞争力的企业，我们建议：
- 开始数据整合工作
：识别和连接现有的数据孤岛
- 投资语义技术
：建立清晰的数据语义和本体结构
- 制定数据发布策略
：确定哪些数据应该公开，哪些应该保密
- 采用标准格式
：使用schema.org等行业标准来发布结构化数据
- 建立AI就绪的数据基础设施
：为未来的AI应用做好技术准备
结语
知识图谱与大语言模型的结合代表了数据管理和人工智能领域的一个重要转折点。这不仅仅是一个技术问题，更是关乎企业生存和发展的战略问题。
在这个"天作之合"能否真正实现的问题上，答案很大程度上取决于我们如何应对当前的挑战。那些能够有效整合自己的数据资产，并以智能的方式参与到这个新的AI生态系统中的组织，将在未来的竞争中占据优势。
而那些仍然坐在"数据金矿"上却不知如何开采的组织，可能会发现自己在这场技术革命中被边缘化。现在是时候行动了——不仅要拥抱知识图谱和大语言模型这对"神仙眷侣"，更要为自己在AI时代的未来做好充分准备。
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