LLM 如何增强知识图谱查询

大型语言模型 (LLM) 和知识图谱正在改变我们与数据交互的方式。通过将 LLM 的自然语言处理能力与知识图谱的结构化数据相结合，用户可以在没有技术专业知识的情况下执行复杂的查询。以下是关键要点：

LLM 简化了查询: 他们将自然语言翻译成结构化查询语言，例如 SPARQL，使数据访问更加容易。
知识图谱确保准确性：它们验证和丰富 LLM 输出，减少错误并提高可靠性。
改善了数据关系: LLM 增强了实体映射，发现了传统搜索方法经常错过的联系。
工作流程效率: 像这样的框架 sparqLLM 使用 LLM 生成精确查询，优化与知识图谱的交互。

这种集成使数据更易于访问和可操作，但是诸如高资源需求、即时质量以及保持LLM和图表结构之间的一致性等挑战需要仔细的规划。

使用 LLM 与 Knowledge Graph 聊天的最简单方法（python 教程）

LLM 如何改善知识图谱查询

通过将大型语言模型 (LLM) 的优势与结构化知识图相结合，用户现在无需技术专业知识即可执行自然而高效的查询。LLM 通过将日常语言转换为精确的结构化查询来简化交互，使复杂的数据更易于访问。这消除了对专业查询语言的需求，从而向更广泛的受众开放了知识图谱。

将自然语言转换为结构化查询

LLM 最具变革性的能力之一是将自然语言转换为像 SPARQL 这样的正式查询语言。正如蒂姆·伯纳斯-李爵士恰当指出的那样：

“尝试在没有 SPARQL 的情况下使用语义网就像尝试使用没有 SQL 的关系数据库一样。SPARQL 使通过网络从数据库和其他不同来源查询信息成为可能。”

LLM 通过获取用户友好的输入、理解意图、识别相关实体以及生成针对图表架构量身定制的结构化查询来弥合差距。

基于模板的方法与检索增强生成框架相结合等技术可以提高查询的准确性。例如， jina-embeddings-v3 在模板检索任务中，模型实现了令人印象深刻的0.81准确率和0.8的马修斯相关系数（MCC）。同样，基于 SQL 的语义层允许 LLM 创建高效而准确的 SQL 查询，从而简化了将人类语言转换为复杂语法的过程。

这些进步为更好的实体映射和语义查询细化奠定了基础。

改进实体和关系映射

LLM 在映射从自然语言查询到知识图谱元素的实体和关系方面特别有效。像这样的框架 Althire AI 已经证明，基于LLM的提取可以在实体和关系映射中达到90％以上的准确性。具体而言，实体提取的准确率已达到92％，而在经过调整的LLM的情况下，关系提取的准确率为89％。

LLM 还解决实体消歧问题，解决数据集中以各种形式出现的重复条目。为了提高性能，必须使用允许的节点和关系类型的明确定义图表架构。在提取过程中整合来自知识图谱的上下文数据，进一步提高了这些映射的准确性和一致性。

语义查询优化

LLM 通过对提取的数据进行语义优化，使查询处理更进一步。这包括完善查询以提高相关性和检索率，超越简单的关键字匹配以掌握用户输入的全部含义和上下文。

一个值得注意的例子来自澳大利亚国立大学（澳大利亚国立大学），研究人员将法学硕士与澳大利亚国立大学学术知识图谱（ASKG）整合在一起。他们的系统使用自动 LLM-SPARQL 融合来检索事实和文本节点，与传统方法相比，具有更好的准确性和效率。正如研究人员所说：

“通过将ASKG与LLM相结合，我们的方法增强了知识利用和自然语言理解能力。”

当初始查询产生的结果不足时，LLM 还使用查询放松技术，例如调整参数或替换术语，来优化搜索。这样可以确保即使是模棱两可或不完整的查询也能产生有意义的结果。例如，KGQP（KG 增强型查询处理）框架使用结构化知识图和 LLM 来提供问答交互期间的背景信息。

此外，LLM 可以在查询处理期间创建反馈循环。如果查询产生错误或意外结果，该模型会分析问题，细化查询，然后重试直至产生准确的结果。这种迭代过程显著提高了成功率和可靠性。

这个美洲驼 3.1 70B 模型体现了这种能力，实现了与观察任务相关的查询的完美执行成功率 (ESR) 达到 100%。这突显了高级 LLM 如何擅长以非凡的精度处理复杂的语义查询。

语义优化对于处理模糊或不完整的查询特别有用。LLM 可以推断出缺失的细节、建议相关实体或扩展查询范围以更好地符合用户的意图。这种适应性将知识图转化为用于检索信息的动态、智能工具，使其比传统的刚性系统更加通用。

LLM 查询处理的分步工作流程

在先前关于改进大型语言模型 (LLM) 的讨论的基础上，此分步工作流程概述了如何创建强大的查询处理系统。目标？要将原始数据转化为见解，您可以据此采取行动。通过执行这些步骤，您的知识图谱可以处理复杂的自然语言查询，同时提供准确的结果。

为知识图谱构建准备数据

知识图谱的成功始于扎实的数据准备。这个阶段至关重要，因为它为整个系统的质量和可靠性奠定了基础。首先，收集根据您的需求量身定制的数据集。这些数据可能包括表格等结构化数据、JSON 或 XML 等半结构化格式以及文本文档、电子邮件或系统日志等非结构化来源。

数据清理 是必须的。原始数据通常包含错误、不一致和缺失值，可能会危及您的系统。标准化格式——例如，使用 MM/DD/YYYY 作为日期，并确保温度读数始终以华氏度为单位。重复的记录，例如同一客户的多个个人资料，应合并或删除。对于缺失值，根据其重要性决定是对其进行归因、标记还是消除。

错误更正 是另一个关键步骤。修复拼写错误、无效标识号或逻辑不一致等问题。使用自然语言处理从文本中提取有意义的信息，将其转换为统一格式，同时考虑语言和风格的变化。

对于多媒体数据，图像识别或视频分析等工具可以提取特征和元数据，从而增加知识图的深度。使用统一架构无缝集成结构化和非结构化数据。创建标识符或密钥以链接不同来源的数据点。

例如，在电子商务中，此过程可能涉及收集用户购买历史记录、人口统计数据、产品目录和类别层次结构。ETL（提取、转换、加载）工具可以通过将各种数据格式转换为适用于图形数据库的结构来简化此操作。

使用 LLM 进行实体关系提取

LLM 在将非结构化数据转化为结构化实体和关系方面非常有效，而结构化实体和关系是知识图谱的基石。它们擅长理解上下文和意义，无需为每个新数据集进行昂贵的重新训练。

“使用 LLM 为知识图谱提取实体和关系可以提高数据组织的效率和准确性。”-TiDB 团队

从 实体识别，其中 LLM 在文本中精确定位有意义的实体和属性。这些实体（例如人员、地点或产品）成为知识图谱中的节点。接下来，模型识别这些实体之间的关系，形成连接它们的边缘并构建图形的结构。

关系提取 在识别实体之后出现。LLM 通过层次结构、关联或时间表来确定实体的连接方式。如果操作得当，实体提取可以达到92％的准确率，关系提取的准确率紧随其后，为89％。

2025 年 3 月，Althire AI 通过将来自电子邮件、日历、聊天、文档和日志的数据集成到一个全面的知识图谱中，展示了这种能力。他们的系统自动提取实体、推断关系并添加语义层，从而为任务管理、专业知识发现和决策提供了高级工具。

实体消歧 确保正确合并重复的实体（例如不同形式的同名实体）。缓存可以通过避免重复努力来加快此过程。

“LLM 擅长推断看不见数据的背景和含义，而无需进行昂贵的培训。这简化了支持 LLM 的知识提取工具的实施，使其对数据管理解决方案具有吸引力。”-Max Dreger、Kourosh Malek、Michael Eikerling

为了优化成本和效率，可以考虑微调较小的、针对特定任务的模型，而不是完全依赖大型的通用模型。缓存先前处理过的数据可以进一步减少计算需求并加快响应时间。

映射实体和关系后，下一步就是为实际应用程序执行和完善查询。

运行和优化查询

知识图谱准备就绪后，重点将转移到运行和完善查询以实现最佳性能上。这包括将自然语言查询转换为结构化数据库查询，有效执行它们，以及通过迭代调整来改善结果。

查询翻译 当用户提交自然语言查询时启动。LLM 解释请求，识别相关实体，并根据知识图谱的架构生成结构化查询（例如 SPARQL 或 SQL）。这无需学习复杂的查询语言，从而简化了用户的流程。

错误处理和更正 引入反馈回路。如果初始查询失败或返回不准确的结果，LLM 会细化查询结构并重试，直到满足用户的需求。这种迭代过程提高了准确性和可靠性。

动态优化可以实时微调查询参数。例如，如果查询返回的结果有限，则可以通过放宽搜索词、使用通用替代词替换特定词语或包括相关实体和关系来扩大范围。

性能监控对于保持系统效率至关重要。跟踪查询执行时间、结果相关性和用户满意度等指标，以确定需要改进的领域。

情境增强可以使您的知识图谱更智能。当用户提交模糊或不完整的查询时，系统可以推断出缺失的细节，建议相关实体或扩大查询范围以更好地匹配用户的意图。这会将您的知识图谱变成检索信息的动态、智能工具。

最后， 结果验证 增加了一层质量控制。将查询结果与知识图谱中的已知事实进行交叉引用，以发现不一致或错误，然后再将其呈现给用户。此步骤有助于在一段时间内保持对系统的信任。

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LLM 驱动的查询的好处和挑战

在先前对工作流程的讨论的基础上，让我们深入探讨使用大型语言模型 (LLM) 查询知识图的好处和挑战。了解这些方面对于组织就采用这项技术做出明智的决策至关重要。虽然LLM将可访问性和效率提高到了新的水平，但它们也带来了独特的挑战，需要周到的规划。

LLM 集成的好处

突出的好处之一是 更高的可访问性。有了 LLM，用户不再需要掌握专门的查询语言。这意味着组织中的员工，无论其技术专业知识如何，都可以更自由地与数据进行交互。

另一个主要优势是 更好的上下文理解。LLM 擅长解释用户意图，允许知识图谱返回的结果不仅限于简单的关键字匹配。相反，他们专注于捕捉查询背后的含义。

“认为向LLM充斥信息将神奇地解决问题的误解忽略了一个关键事实：人类的知识是关于背景的，而不仅仅是内容。与大脑类似，“意义” 源于信息与每个人独特背景之间的相互作用。企业必须从 “一刀切” 的 LLM 转变，专注于结构化数据，以使 LLM 能够提供与情境相关的结果，取得有效成果。”-Valkyrie Intelligence 的数据科学家 Mo Salinas

减少幻觉 当LLM以结构化知识图谱为基础时，这是另一个好处。通过依靠图表中的事实关系，LLM 可以避免生成不准确或误导性的信息，从而获得更可信的输出。

法学硕士还提供 可扩展性。随着数据量的增长，知识图谱提供了结构化的基础，而LLM可以轻松处理越来越复杂的查询。这种组合对于大型企业应用程序特别有效，在这些应用程序中，传统方法往往难以跟上。

挑战和注意事项

尽管有优势，但仍有一些障碍需要克服。一个问题是 对齐和一致性。LLM 的灵活性并不总是与知识图的刚性结构完美契合，这可能会导致输出不匹配或不一致。

实时查询 还会使资源紧张。将自然语言查询转换为结构化格式并执行它们可能需要大量的计算。组织必须投资高性能系统才能提供快速可靠的响应。

这个 提示的质量 在准确性方面起着至关重要的作用。措辞不当的输入会导致误解或错误的查询翻译，从而破坏结果的可靠性。

另一个挑战是 高资源需求。运行 LLM，尤其是针对实时应用程序，需要大量的计算能力。对于小型组织或高流量场景来说，这很快就会变得成本高得令人望而却步。

模糊的查询 构成另一个障碍。虽然 LLM 擅长理解上下文，但模糊或措辞不当的问题仍然会导致不相关或不正确的结果。

“语言模型生成随机事实，这些事实不是基于其训练所依据的数据，也不符合现实。这是因为它经过非结构化数据训练并提供了概率结果。”-ArangoDB 首席技术官 Jörg Schad

最后， 专业的专业知识 是实施和维护这些系统所必需的。虽然最终用户可以受益于简化的界面，但构建和管理 LLM 驱动的知识图谱解决方案需要对图形数据库和语言模型架构有深入的了解。

优缺点比较表

下表概述了 LLM 驱动的查询的主要优势和挑战，总结了讨论内容：

方面好处挑战 数据管理 灵活的结构化组织确保灵活的 LLM 和结构化知识图之间的一致性 用户体验 自然语言查询消除了对技术查询技能的需求严重依赖即时质量，难以应对模棱两可的输入 情境理解 将图形关系与 LLM 处理相结合，以获得更深入的见解使 LLM 输出与图表的结构和规则保持一致 系统维护 持续更新可以改善 LLM 和知识图谱添加新数据后需要持续的协调和管理性能利用可靠的结构化知识支持明智的决策实时查询需要大量的计算资源 可扩展性 通过结构化基础处理日益增长的数据复杂性对于更大的系统，扩展基础设施和维护更新变得更具挑战性 准确性 通过将 LLM 建立在事实数据中的基础来减少幻觉需要持续验证以消除 LLM 和知识图中的不准确之处

权衡采用 LLM 驱动的查询的组织必须根据其特定需求、资源和技术能力仔细评估这些权衡利弊。成功取决于周密的规划、稳健的基础设施和系统的持续完善。

怎么样 prompts.ai 支持 LLM 和知识图谱集成

prompts.ai

在将大型语言模型 (LLM) 与知识图谱集成时，prompts.ai 介入以简化流程，同时解决常见障碍。通过提供高效的编排和自动化工作流程，该平台可确保更顺畅、更安全的集成。

人工智能驱动的工作流程自动化

prompts.ai 利用其自动化工作流程功能消除了集成的麻烦。通过将用户连接到领先的人工智能模型，例如 GPT-4，克劳德、LlaMa 和双子座通过单一界面，该平台消除了重复任务并简化了操作。它的实时协作工具使分散的团队可以轻松地无缝协作。最重要的是，prompts.ai 还集成了流行的工具，比如 Slack， Gmail的，以及 Trello，将知识图谱查询直接嵌入到您的现有工作流程中。

即时管理和代币跟踪

有效管理提示对于成功整合至关重要，而 prompts.ai 提供了专为组织设计的系统。用户可以为知识图谱任务创建、存储和版本查询，确保所有内容整洁易用。该平台还包括代币跟踪系统，允许组织实时监控使用情况并遵守预算。定价是透明的：创作者计划每月花费29美元（或每年25美元），有25万个代币积分，而问题解决者计划的费用为每月99美元（或每年89美元），有500,000个代币积分。

一个突出的功能是能够并排比较顶级LLM，这可以将生产率提高多达10倍。

“他没有浪费时间进行配置，而是使用省时器来实现销售、营销和运营自动化，通过人工智能驱动的策略帮助公司产生潜在客户、提高生产力并加快增长。”-Dan Frydman，人工智能思想领袖

该平台的 Time Savers 功能通过支持自定义微工作流程进一步增加了便利性。这允许用户创建可重复使用的提示模板，标准化查询模式并确保团队之间的一致性。这些工具使扩展变得更加容易，并保持查询性能稳定。

安全和可互操作的 LLM 工作流程

对于处理敏感数据的组织来说，安全性和互操作性是不可谈判的。prompts.ai 通过强大的加密数据保护和高级安全功能解决了这些问题，为所有 AI 交互提供了全面的可见性和可审计性。该平台还支持多模态人工智能工作流程，并集成了用于检索增强生成 (RAG) 应用程序的矢量数据库，从而确保 LLM 响应以准确的知识图谱数据为基础。

灵活性是另一个关键优势。prompts.ai 的可互操作工作流程允许组织根据需求在不同的 AI 模型之间切换，而无需彻底改革其整个查询基础架构。这种适应性与该平台整合超过35种互不关联的人工智能工具的能力相辅相成，可将成本削减多达95％。该平台的平均用户评分为4.8/5，因其简化的工作流程和可扩展性而赢得赞誉。它的认可是 Genai.works 作为用于企业问题解决和自动化的领先人工智能平台，凸显了其在应对复杂集成挑战方面的价值。