知识图谱和大模型的结合

知识图谱（Knowledge Graph）是一种结构化的数据存储方式，它将实体、属性以及它们之间的关系组织成图形的形式，用于表示现实世界的复杂知识。大模型，如通义千问，是指经过大规模训练的预训练语言模型，能够理解和生成文本，通常包含大量的语言知识。

将知识图谱与大模型相结合，可以提升模型的知识理解和应用能力。通过这种方式，大模型可以从知识图谱中获取丰富的背景信息和实体关联，使得模型在处理自然语言任务时能更准确地理解上下文，并提供基于事实的回答。例如，在问答场景中，当用户提问时，模型不仅依靠自身的语言模型生成响应，还可以利用知识图谱作为支持，查找并整合相关信息，从而提供更为精确的答案。

这种结合有助于增强模型的领域特定知识、提升对话质量，以及支持需要依赖外部知识的任务，比如推荐系统、智能客服等。