A Comprehensive Survey on Integrating Large Language Models with Knowledge-Based Methods
作者: Wenli Yang, Lilian Some, Michael Bain, Byeong Kang
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2025-01-19 (更新: 2025-05-01)
DOI: 10.1016/j.knosys.2025.113503
💡 一句话要点
综述：融合大型语言模型与知识库方法，提升AI能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 知识库 知识图谱 知识融合 自然语言处理
📋 核心要点
- 现有方法难以兼顾LLM的语言理解能力和知识库的精确知识表示，导致AI系统在复杂任务中表现受限。
- 该研究通过综述LLM与知识库的集成方法，旨在结合两者的优势，提升AI系统在数据理解、模型精度和知识利用方面的能力。
- 该综述全面考察了现有文献，识别了重要问题和现有解决方案，为未来的研究方向提供了有益的指导。
📝 摘要（中文）
人工智能的快速发展推动了该领域的显著进步。一个有趣的研究方向是将大型语言模型（LLM）与结构化知识库系统集成。这种方法旨在结合LLM的生成式语言理解能力和精确的知识表示系统。本文综述了LLM与知识库之间的关系，探讨了它们在实践中的应用，并讨论了相关的技术、操作和伦理挑战。通过对文献的全面考察，该研究既识别了重要问题，又评估了现有的解决方案。它论证了将生成式AI融入结构化知识库系统在数据语境化、模型准确性和知识资源利用方面的优点。研究结果全面展示了当前的研究状况，指出了主要差距，并提出了有益的发展方向。这些见解有助于推动人工智能技术的发展，并支持其在各个领域的实际部署。
🔬 方法详解
问题定义：现有的大型语言模型（LLM）虽然在自然语言处理任务中表现出色，但其知识获取和推理能力仍然存在局限性。另一方面，知识库（KB）能够提供结构化的、精确的知识表示，但缺乏灵活的语言理解能力。因此，如何有效地将LLM与KB集成，以克服各自的局限性，成为一个重要的研究问题。现有方法在知识的注入、推理和更新方面存在痛点，例如知识注入过程复杂、推理过程难以解释、知识更新不及时等。
核心思路：该综述的核心思路是系统性地分析和总结现有LLM与KB集成的方法，并探讨其在不同应用场景下的优缺点。通过对现有方法的分类和比较，揭示了不同集成策略的内在联系和适用范围，为未来的研究提供指导。该综述强调了结合LLM的生成能力和KB的结构化知识的重要性，旨在构建更强大、更可靠的AI系统。
技术框架：该综述没有提出新的技术框架，而是对现有文献进行了整理和归纳。它将LLM与KB的集成方法分为不同的类别，例如基于知识增强的预训练、基于知识库的推理、基于知识库的生成等。对于每种方法，综述都详细描述了其技术原理、实现方式和应用场景。此外，综述还讨论了相关的技术挑战，例如知识表示、知识对齐、知识更新等。
关键创新：该综述的关键创新在于其全面性和系统性。它不仅涵盖了大量的相关文献，而且对这些文献进行了深入的分析和比较。通过对现有方法的分类和总结，该综述为研究人员提供了一个清晰的视角，帮助他们更好地理解LLM与KB集成的研究现状和未来发展方向。
关键设计：由于这是一篇综述文章，因此没有涉及具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。该综述主要关注的是不同集成方法的整体架构和设计思想。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该综述通过对大量文献的分析，总结了LLM与知识库集成方法的优点，例如在数据语境化、模型准确性和知识资源利用方面的提升。它还指出了当前研究的主要差距，例如知识表示、知识对齐和知识更新等问题，并为未来的研究方向提供了有益的指导。虽然没有提供具体的性能数据，但该综述为研究人员提供了一个全面的视角，帮助他们更好地理解该领域的研究现状和未来发展方向。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于智能问答、知识图谱构建、推荐系统、医疗诊断等领域。通过将LLM与知识库相结合，可以构建更智能、更可靠的AI系统，提升其在复杂任务中的表现。例如，在智能问答系统中，可以利用知识库来提供准确的答案，同时利用LLM来理解用户的问题并生成自然语言的回复。在医疗诊断领域，可以利用知识库来存储医学知识，同时利用LLM来分析患者的病历并提供诊断建议。
📄 摘要（原文）
The rapid development of artificial intelligence has led to marked progress in the field. One interesting direction for research is whether Large Language Models (LLMs) can be integrated with structured knowledge-based systems. This approach aims to combine the generative language understanding of LLMs and the precise knowledge representation systems by which they are integrated. This article surveys the relationship between LLMs and knowledge bases, looks at how they can be applied in practice, and discusses related technical, operational, and ethical challenges. Utilizing a comprehensive examination of the literature, the study both identifies important issues and assesses existing solutions. It demonstrates the merits of incorporating generative AI into structured knowledge-base systems concerning data contextualization, model accuracy, and utilization of knowledge resources. The findings give a full list of the current situation of research, point out the main gaps, and propose helpful paths to take. These insights contribute to advancing AI technologies and support their practical deployment across various sectors.