融合知识图谱与大语言模型的智能知识库构建与优化方法

摘要

为克服大语言模型(LLM)的事实性“幻觉”及知识图谱(KG)在语义灵活性上的局限性，本文致力于探索KG与LLM深度融合的智能知识库训练优化方法。基于对二者结构化与参数化知识互补性的深度分析，本文构建了“增强—修正—协同”三阶段优化框架：首先，利用知识增强预训练赋予LLM对KG结构的理解能力；其次，引入对比学习机制以修正LLM中的错误知识；最后，通过双向协同推理实现知识的深度融合及可解释性输出。实验结果表明：与基线模型相比，本文方法在开放问答与事实验证任务中，准确率与事实一致性指标均实现了显著提升。该方法具有良好的可解释性，推理开销可控，对构建准确、可靠且可溯源的下一代智能知识系统具有重要的理论价值与应用前景。

关键词

知识图谱 / 大语言模型 / 智能知识库 / 知识融合 / 训练优化