〇 分享简介 〇

随着大语言模型和生成模型的飞速发展，人工智能和认知智能系统的主流实现方式正在经历翻天覆地的变革。这种进步不仅深刻地影响了信息检索、智能决策和内容生成等领域的自动化和智能化，而且还带来了前所未有的智能化成本效益。然而，这一进展的真正核心在于结合私有知识和大语言模型来构建智能应用。

传统的大模型技术已经能够通过语义检索能力的嵌入和向量搜索，轻松地接入超出token限制的非结构数据，但这只是开始。要真正实现基于私有知识的高效智能应用，企业必须进一步探索。这不仅仅是通过向量数据库和LLM构建demo，更重要的是确保结果质量和准确性。为此，知识图谱（Knowledge Graph）作为搜索增强和记忆层的核心组件显得尤为关键。

在本次分享深入探讨图的搜索增强与上下文学习的最新研究成果，解开“知识图谱与大语言模型”相互补充的奥秘，帮助企业打造图谱驱动增强的、可解释大模型落地应用，同时，阐明知识图谱和图数据库融合大模型技术的新标准组件。

〇 分享收益 〇

目标

1.掌握 LLM Graph RAG、Graph in-context learning 的核心原理、方法及其在实际应用架构设计中的实施方式。

2.深入理解大语言模型驱动新知识图谱的构建与应用。

成功要点

知识图谱的优势在于其能够提供结构化的、细粒度的知识，并且具有独特的推理和解释能力，这使其在大模型应用中发挥关键作用。大模型不仅促进了知识图谱的构建，还为图谱的集成层带来了降维的机会，从而简化了整体应用流程。

启示

结合大模型和知识图谱可以极大地提高AI系统的解释性、可视化能力，同时确保准确性和细节处理。未来，通过充分利用大模型的语义理解能力，结合知识图谱，可以将AI的应用扩展到更多的实际场景，实现更大的价值。

〇 分享亮点 〇

1.知识图谱与图数据库的核心解析：Graph、知识图谱和图数据库

2.大模型私有知识的探索：深入了解LLM RAG、现有应用范式及其存在的问题点。

3.进化的大模型范式：LLM Graph RAG的新范式及其在实际应用中的优势。

4.知识图谱的创新：探讨通过LLM加强知识图谱的构建和应用。

5. QA