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复杂QA任务分类及典型方法复杂QA需处理知识融合、多步推理等问题研究将其分为6类各类任务及代表方法如下表复杂QA类型核心挑战代表方法方法亮点多文档QA从多文档高效检索相关知识降低延迟KGPWang et al., 2024d引入LLM-based图遍历智能体检索KG知识VisDomSuri et al., 2024融合多模态知识基于CoT推理的多模态RAG多模态QA跨模态知识检索与融合如文本图像MMJGWang et al., 2022基于知识感知注意力的自适应知识选择RAMQABai et al., 2025多任务学习整合排序与生成模型训练多跳QA分解复杂问题为单跳子问题多步推理GraphLLMQiao et al., 2024LLM分解问题GNN检索子图进行推理GMeLLoChen et al., 2024b提取事实三元组/关系链整合KG与LLM知识对话式QA理解多轮交互上下文优化答案连贯性CoRnNetALiu et al., 2024bLLM重写问题强化学习优化交互理解SELF-multi-RAGRoy et al., 2024检索对话历史摘要复用知识增强生成可解释QA提供答案的事实依据与推理过程RoHTZhang et al., 2023构建分层问题分解树HQDT概率推理EXPLAIGNNChristmann et al., 2023构建异构图基于GNN生成解释证据时序QA理解时间约束整合时序知识推理TimeR4Qian et al., 2024“检索-再检索-重排序”流水线时序知识微调KG-IRAGYang et al., 2025增量检索知识评估 sufficiency处理时间敏感问题针对所有自学遇到困难的同学们我帮大家系统梳理大模型学习脉络将这份LLM大模型资料分享出来包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 有需要的小伙伴可以扫描下方二维码领取↓↓↓3.KGs与LLMs融合的方法分类按KG角色3.1 KGs作为背景知识核心目标为LLMs提供结构化事实知识弥补其知识缺口。两大技术范式知识整合与融合将KG知识融入LLMs代表方法如下表检索增强生成RAG从KG检索子图辅助生成代表方法GRAGHu et al., 2024b检索Top-k子图GNN对齐图嵌入与文本嵌入。LEGO-GraphRAGCao et al., 2024分解检索为“子图提取-路径过滤-路径优化”提升推理能力。KG²RAGZhu et al., 2025检索KG子图扩展文本块以增强生成。方法核心技术所用LLM所用KG适用QA类型InfuserKIWang et al., 2024a自适应知识选择与过滤Llama-2-7BUMLS、Movie KGKGQAKG-AdapterTian et al., 2024参数高效微调联合推理Llama-2-7B-baseConceptNet、FreebaseKGQA、MCQAGAILZhang et al., 2024dGAIL微调Llama-2-7B、BERTaFreebaseKGQA优势知识覆盖范围广局限知识静态难更新KG需求高领域覆盖率。3.2 KGs作为推理指导核心目标为LLMs提供推理路径或约束提升复杂推理能力。三类实现方式离线指导推理前提供KG路径/子图如SR训练独立子图检索器、KELDaR提取子图增强LLM。在线指导推理中动态引导如OreoKG随机游走推理、ToGLLM迭代beam search遍历KG。基于智能体的指导将KG整合进智能体系统如KG-Agent多工具整合自主选工具、ODA全局观察驱动推理。优势支持多跳推理局限计算开销大KG需求丰富的关系路径。3.3 KGs作为优化验证器核心目标过滤LLM错误输出验证答案事实性提升可靠性。两大技术方向KG驱动过滤与验证如ACT-Selection基于Wikidata类型过滤答案、KG-Rank医疗KG重排序提升可信度。KG增强输出优化如EFSUMKG事实总结优化零样本QA、InteractiveKBQA多轮交互优化输出。优势减少幻觉局限验证延迟KG需求高准确性与时效性。3.4 混合方法核心特点KG同时承担多种角色如背景知识推理指导验证代表方法KG-RAGSanmartin, 2024Chain-of-Explorations排序KG节点选相关知识喂给LLM。LongRAGZhao et al., 2024a混合检索器选Top-k块CoT过滤KG提示增强生成。优势弥补单一方法局限局限计算成本高KG需求动态适应性。4 评估体系4.1 评估指标指标类别具体指标作用答案质量AnsQBERTScore、准确率、幻觉率HAL、人类验证完整性HVC衡量答案正确性、忠实性检索质量RetQ上下文相关性、召回率、MRR、NDCG衡量检索上下文的相关性与完整性推理质量ReaQHop-Acc、推理准确率RA衡量多跳推理的正确性4.2 关键基准数据集数据集类别代表数据集核心特点KBQAWebQSPtau Yih et al., 2016含SPARQL查询用于KG-based QA多跳QAHotpotQA、MINTQAHe et al., 2024MINTQA支持评估LLMs对新/长尾知识的处理时序QATempTabQAGupta et al., 2023、PATQAMeem et al., 2024处理半结构化表格/ Wikidata的时序问题LLM-KG QASTaRKWu et al., 2024a、CoConflictQAHuang et al., 2025评估LLM-KG融合的检索性能/上下文忠实性3.5 挑战与未来方向效率与有效性平衡瓶颈结构感知检索需保留KG拓扑信息、摊销推理减少重复KG查询、轻量级验证替代LLM验证。方向分层图分区、子图缓存、概率逻辑程序验证。知识对齐与动态整合瓶颈缺乏量化对齐指标、KG知识过时、知识冲突。方向对比探测量化对齐、参数高效更新如LoRA、贝叶斯信任网络解决冲突。可解释与公平性QA瓶颈子图推理成本高、KG知识偏见、单轮QA局限。方向结构感知子图检索、公平性重排序、多轮对话式QA。三、关键问题及答案问题1在LLMs与KGs融合的QA方法中KG承担“背景知识”角色时核心技术范式有哪些各自的优势是什么答案KG承担“背景知识”角色时核心技术范式为知识整合与融合和检索增强生成RAG 两类知识整合与融合通过参数高效微调如KG-Adapter、自适应知识选择如InfuserKI等方式将KG知识直接融入LLMs的参数或训练过程优势实现LLMs与KG知识的深度耦合无需额外检索步骤响应速度快适合领域内固定知识的QA任务。检索增强生成RAG从KG中检索与问题相关的子图如GRAG检索Top-k子图、LEGO-GraphRAG分解检索流程将子图转化为文本上下文后输入LLMs优势知识可动态更新只需更新KG避免LLMs重训练适合开放域或知识频繁变化的QA任务如实时资讯QA。问题2针对“多跳QA”这类复杂任务LLMs与KGs融合的方法如何解决其“多步推理”的核心挑战答案多跳QA需将复杂问题分解为单跳子问题并逐步推理LLMs与KGs融合主要通过以下方式解决该挑战问题分解与子图检索结合利用LLMs的自然语言理解能力分解问题如GraphLLM将多跳问题拆分为单跳子问题同时通过GNN或KG检索器获取每个子问题对应的KG子图基于子图知识生成子答案最终整合为总答案超关系KG增强推理构建包含实体、关系及额外属性的超关系KG如HOLMES基于实体-文档图构建超关系KG为每一步推理提供更丰富的上下文减少推理歧义事实链提取与推理引导从KG中提取实体间的关系链如GMeLLo提取事实三元组和关系链将其作为推理线索输入LLMs引导LLMs按“关系链顺序”完成多步推理避免推理路径偏离。问题3当前LLMs与KGs融合的QA系统在“知识时效性”和“推理效率”上存在哪些瓶颈有哪些潜在的解决思路答案1知识时效性瓶颈及解决思路瓶颈LLMs训练数据有截止日期无法获取最新知识KG虽可更新但LLMs与KG知识对齐困难易出现“知识冲突”如LLMs旧知识与KG新知识矛盾。解决思路动态KG更新与检索采用“流式KG”存储实时知识RAG过程中优先检索最新子图如KG-IRAG的增量检索机制参数高效知识注入通过LoRA等轻量级微调模块将KG中的新知识注入LLMs如LoRA模块按“KG更新增量”调整参数无需全量重训练冲突检测与解决引入贝叶斯信任网络或多源知识蒸馏如PIP-KAG的参数剪枝量化LLMs与KG知识的置信度选择高置信度知识生成答案。2推理效率瓶颈及解决思路瓶颈多跳推理需频繁遍历大规模KG导致计算开销大、 latency高同时检索子图时易获取冗余信息增加LLMs处理负担。解决思路结构感知检索优化采用分层图分区如KG-Retriever的分层索引图或动态邻居扩展减少KG遍历范围提升检索速度推理结果缓存与复用缓存高频问题的推理路径和子图如摊销推理中的中间嵌入缓存避免重复检索和推理轻量级推理验证用概率逻辑程序或布隆过滤器替代LLMs进行答案验证如轻量级验证模块降低验证阶段的计算成本。四、大语言模型与知识图谱融合的发展趋势大语言模型LLMs与知识图谱KGs的融合本质是参数化知识LLMs与符号化知识KGs的优势互补旨在解决LLMs的“幻觉”、知识过时、推理黑箱问题以及KGs的构建效率低、泛化能力弱等局限。结合最新研究进展与技术实践二者融合的发展趋势可概括为以下五大核心方向01.技术范式从“单向增强”走向“双向协同”早期融合以“单向赋能”为主如KG增强LLMs的事实性或LLMs辅助KG构建未来将进入深度双向协同阶段形成“LLMs与KGs动态交互、迭代优化”的闭环范式LLMs驱动KG的动态演化传统KG构建依赖人工规则或标注数据效率低且难以应对动态知识如新兴实体、实时事件。未来LLMs将全面接管KG的“全生命周期自动化”从无监督知识抽取如利用LLMs的零样本能力提取实体/关系如清华大学ADELIE模型通过指令微调提升信息抽取精度到动态图谱补全如浙江大学KoPA模型利用LLMs捕捉KG结构信息实现新关系预测再到冲突自动修复如东南大学unKR工具通过LLMs评估不确定性知识修正KG错误。典型案例南京大学KG-ICL模型通过“提示图Prompt Graph”编码让LLMs无需重新训练即可适配新实体/新图谱实现KG的“即插即用”更新。KG引导LLMs的可控生成与推理突破传统“检索增强生成RAG”的静态检索局限未来KG将深度介入LLMs的推理过程通过结构化推理链引导如CoTKR模型交替生成推理路径与知识优化多跳QA、符号约束解码如ToG模型让LLMs在KG上迭代beam search避免推理偏离实现“可解释、可追溯”的生成。进阶方向利用KG构建“知识反馈闭环”如用户反馈触发KG三元组增删进而动态调整LLMs的生成偏好而非修改模型参数降低知识更新成本。神经符号交互的深度融合借鉴“双系统理论”系统1LLMs的直觉快思考系统2KG的逻辑慢思考未来将出现更多神经符号混合模型LLMs负责自然语言理解与初步推理KG负责逻辑校验与结构化知识补充二者通过双向注意力、图神经网络GNN实现跨模态信息交互如GREASELM模型融合LM与GNN的编码表示。关键突破点打破“参数化知识”与“符号化知识”的边界如KEPLER模型将KG嵌入目标与LLM预训练目标结合实现文本与图谱的统一表示。02.应用场景从“通用领域”聚焦“高价值垂直场景”融合技术将从通用问答、文本生成等场景向对可信度、可解释性要求极高的垂直领域深度渗透成为解决行业痛点的核心方案医疗健康领域需求医疗诊断、药物推荐需“零幻觉”且可追溯事实依据。融合路径通过医疗KG如UMLS、DrugBank约束LLMs生成如MedRAG模型利用KG提取推理线索辅助LLMs生成诊断建议同时LLMs自动抽取电子病历EMR中的病症-药物关系更新医疗KG形成“临床知识闭环”。法律与金融领域需求法律判决、金融分析需严格遵循法规/事实且推理过程可审计。融合路径构建领域专属KG如法律条文KG、金融实体关系KGLLMs在生成法律意见或投资报告时需从KG中检索法条、案例或企业关联关系作为支撑如Fact Finder工具通过医疗KG检索提升LLMs回答的完整性同时利用LLMs自动抽取法律文书中的权责关系、金融新闻中的事件关联加速领域KG构建。多模态与跨域场景需求处理图像、视频等多模态数据或跨领域知识融合如生物医学文献检索。融合路径发展多模态知识图谱如包含图像实体、文本描述、属性关系的KGLLMs负责多模态内容理解如从图像中识别实体KG负责多模态知识的结构化组织与跨域关联如M3SciQA数据集的多模态QA任务未来还将支持“文本-图像-图谱”的联合推理如VisDom模型融合多模态RAG与KG推理处理含视觉元素的多文档QA。03.技术优化从“追求性能”转向“效率与性能平衡”随着融合规模扩大如大规模KG、长上下文LLMs效率瓶颈检索耗时、计算成本高成为核心挑战未来技术优化将聚焦“轻量化、高效化”KG检索与存储优化传统GraphRAG因遍历大规模KG导致查询缓慢未来将通过“核心图构建”如基于KNN中心性筛选核心文本块减小图规模、“分层索引”如KG-Retriever的 hierarchical index graph、“动态邻居扩展”仅检索与问题相关的子图提升检索效率同时采用YAML/JSON等压缩格式表示KG三元组降低LLMs的Token消耗。LLM推理成本控制针对LLM调用成本高的问题未来将出现“轻量化验证模块”如用概率逻辑程序、布隆过滤器替代LLMs进行事实校验、“按需检索触发”如DeepSeek模型动态判定“何时检索KG、何时直接生成”减少不必要的KG交互与LLM调用同时参数高效微调如LoRA、KG-Adapter将成为主流仅通过少量适配器参数融合KG知识避免全量重训练。资源约束下的适配方案面向边缘设备、低算力场景将发展“蒸馏式融合模型”先在大规模KG与LLM上训练复杂融合模型再蒸馏为轻量级模型如GAIL微调的低资源KGQA模型同时利用“知识蒸馏KG压缩”保留核心知识的同时减小模型与图谱体积。04.关键技术突破方向聚焦“未解决的核心痛点”未来研究将集中攻克当前融合技术的三大瓶颈推动领域从“可用”走向“好用”幻觉检测与知识冲突解决利用KG构建“事实校验库”如KGR模型自动抽取LLM生成中的事实陈述与KG比对并修正引入“多源知识置信度评估”如贝叶斯信任网络量化LLMs与KG知识的可信度优先选择高置信度信息发展“冲突自适应策略”如PIP-KAG模型通过参数剪枝缓解KG与LLMs的知识冲突。核心痛点LLMs生成内容与KG事实冲突或KG自身存在知识缺失/矛盾。突破路径动态知识对齐与更新量化知识对齐度设计“结构兼容性语义重叠”双维度指标如对比学习生成反事实样本评估LLMs与KG的知识偏差实时知识注入采用“流式KG检索时补丁”如KG-IRAG的增量检索机制让LLMs动态获取最新知识图谱级泛化如KG-ICL模型通过提示向量初始化实体/关系嵌入实现对新图谱的零样本适配。核心痛点KG知识过时如新增实体、关系变化且LLMs与KG的知识表征难以实时对齐。突破路径多模态与复杂推理能力扩展多模态KG理解研发能处理图像实体、视频事件的LLMs如KVQA模型通过两阶段提示融合多模态知识时序与因果推理构建时序KG如包含时间戳的事件关系LLMs结合KG中的时间约束进行推理如TimeR4模型的时序知识微调复杂任务分解如KELDaR模型将复杂问题拆解为分解树在KG上执行原子检索提升推理效率。核心痛点现有融合技术难以处理图像、音频等多模态KG且复杂推理如时序推理、因果推理能力薄弱。突破路径05.生态建设从“单一技术”走向“开源协作生态”融合技术的落地依赖“数据-模型-工具”的全链条支撑未来将形成以开放知识图谱生态为核心的协作体系开放KG资源的标准化现状领域KG分散且格式不统一导致融合技术难以复用。趋势以OpenKG为代表的社区将推动KG数据的开放共享与标准化如统一三元组格式、领域本体同时建立“KG质量评估体系”如事实准确率、覆盖率为LLMs提供高质量知识源。融合工具链的模块化与低代码化需求降低企业应用融合技术的门槛无需深入理解LLM与KG细节。发展方向出现更多“模块化融合框架”如KAG框架提供“KG构建-检索-推理”全流程组件用户可按需组合同时低代码平台将支持“拖拽式”配置KG与LLM的交互逻辑如GraphRAG-QA的可视化查询引擎。跨学科协作与评估基准统一挑战现有评估指标分散如AnsQ、RetQ、ReaQ且缺乏统一数据集。趋势学术与工业界将联合制定“LLMKG融合评估基准”涵盖事实准确性、推理效率、可解释性等维度如STaRK、CoConflictQA数据集同时跨领域专家如NLP、知识工程、领域专家协作推动融合技术在垂直场景的落地标准制定。五、如何学习AI大模型大模型时代火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业”“谁的饭碗又将不保了”等问题热议不断。不如成为「掌握AI工具的技术人」毕竟AI时代谁先尝试谁就能占得先机想正式转到一些新兴的 AI 行业不仅需要系统的学习AI大模型。同时也要跟已有的技能结合辅助编程提效或上手实操应用增加自己的职场竞争力。但是LLM相关的内容很多现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学学习成本和门槛很高那么针对所有自学遇到困难的同学们我帮大家系统梳理大模型学习脉络将这份LLM大模型资料分享出来包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 有需要的小伙伴可以扫描下方二维码领取↓↓↓学习路线第一阶段 从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段 以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段 以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。学会后的收获• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力• 能够利用大模型解决相关实际项目需求 大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能 学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。1.AI大模型学习路线图2.100套AI大模型商业化落地方案3.100集大模型视频教程4.200本大模型PDF书籍5.LLM面试题合集6.AI产品经理资源合集获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】