近期，一份深入探討大模型與知識圖譜融合應用的專題報告引起了廣泛關注。該報告詳細解析了大模型如何驅動知識圖譜在各行業中的創新實踐與具體應用案例，內容涵蓋161頁，全面且深入。
報告指出，多模態GraphRAG技術通過一系列優化措施，如文檔智能解析和多模態圖索引構建，有效提升了檢索生成的效率，解決了傳統RAG技術中存在的chunk孤立問題。在金融領域，大模型與知識圖譜的結合應用尤為突出，不僅輔助了知識圖譜的構建與推理，還結合RAG技術顯著提升了處理復雜問題的能力，大大降低了知識更新的成本。
中醫臨床輔助決策體系也融入了大模型與知識圖譜的技術，通過構建診療知識庫，有效提升了診斷的準確性與安全性。這一創新應用不僅展現了技術融合的巨大潛力，也為中醫臨床決策提供了更為科學、高效的支持。
在大模型時代，知識圖譜也經歷了重構與演進。通過提示工程等路徑，知識圖譜實現了與大模型的雙向賦能，進一步推動了技術的創新與發展。螞蟻集團通過優化GraphRAG的檢索鏈路，并結合流圖計算引擎，成功實現了實時知識圖譜的構建，為知識管理提供了更為智能、高效的解決方案。
與此同時，知識管理在大模型時代也呈現出向智能化演進的趨勢。信通院等相關機構正在積極推動相關標準化工作，以規范并推動知識管理技術的進一步發展。圖驅動的知識管理結合大模型與知識圖譜，有效解決了非結構化數據管理等問題，為企業提供了更為全面、高效的知識管理方案。
在汽車制造業中，大模型與知識圖譜的結合應用也取得了顯著成效。通過雙輪驅動模式，汽車制造業在研發、生產等環節的效率得到了大幅提升。多個場景案例驗證了這一技術融合的價值，為汽車制造業的智能化轉型提供了有力支持。
