以GPT为代表的大模型，是全新一代知识表示和调用方式，相比以往知识图谱的方式，更加高效智能可扩展等，开启通用人工智能之门。

但符号化的知识图谱过时了吗？

并非如此，大语言模型和知识图谱不是互相替代，而是相互依存的关系，知识图谱和大模型可以进行很好的结合，互相促进，提升知识利用的效果。（文末送书）

这次我整理了5篇最新知识图谱综述论文 + 10篇最新KG+sora论文 + 152篇知识图谱论文 + 2节顶会大咖讲解的《知识图谱---研究、概述以及未来应用场景》（含52页课件），系统化的梳理知识图谱，值得收藏。

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 4篇145页综述理清LLM+知识图谱研究现状

我整理了23-24年最新5篇145页的LLM+知识图谱综述，非常值得一读。

01 Large Language Models and Knowledge Graphs: Opportunities and Challenges

最新204篇论文综述：大语言模型LLMs和知识图谱KGs的机遇和挑战。该文讨论社区内关于LLMs和知识图谱的一些常见争论点，并推测新的焦点带来的机会和愿景，以及相关的研究课题和挑战。

02 Unifying Large Language Models and Knowledge Graphs: A Roadmap

大型语言模型与知识图谱协同研究综述：两大技术优势互补

这篇综述是 LLM 与知识图谱联合相关研究的论文，其中既包含用知识图谱增强 LLM 的研究进展，也有用 LLM 增强知识图谱的研究成果，还有 LLM 与知识图谱协同的最近成果。

03 Can Knowledge Graphs Reduce Hallucinations in LLMs? : A Survey

这篇综述是基于知识图谱的知识增强技术在LLM中的有效性进行了全面的回顾。论文探讨了这些技术所面临的挑战，并概述了未来研究在这个新兴领域中的潜在方向。

04 KnowledGPT: Enhancing Large Language Models with Retrieval and Storage Access on Knowledge Bases

大模型与知识图谱的融合策略：KnowledGPT–面向知识图谱检索进行大模型增强的框架工作

05 A Comprehensive Survey on Automatic Knowledge Graph Construction

综述 | 358 篇论文, 最新知识图谱KG综述

本文全面阐释了知识图谱构建的主要3个阶段，包括知识获取、知识精炼、知识演化,对10个未来研究方向与挑战进行讨论。

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 论文

并且我还整理了10篇关于LLM大模型x知识图谱2024最新SOTA方案+152篇知识图谱论文合集（含经典论文、CCF2023、AAAI2023知识图谱论文），全是pdf格式，非常方便。

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 课程内容

另外我还特地邀请了两次顶会大咖给大家做了两节《知识图谱研究、概述以及未来应用场景》，时长2小时，干货满满。

0.01解锁2节《知识图谱研究、概述以及未来应用场景》

领取130页pdf综述+152篇知识图谱论文合集+52页课件

第一节课程：知识图谱与多模态技术基础研究与未来应用

一、背景和应用
• 定义
• 应用场景

二、知识图谱的分类
• 按照场景分类
• 按照时间分类

三、知识图谱构建
• 知识从哪来？

• 知识图谱补全

四、知识表示学习
• 知识怎么被计算机所知？

五、图谱API服务
• API服务

六、总结和学习路径

第二节课：知识图谱概述及其应用场景

1、知识图谱基础研究

2 、多模态基础研究

3、大模型与知识图谱的未来研究与应用

4、未来方向

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 免费送书（包邮）

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《知识图谱-概念与技术》是由复旦大学教授肖仰华所著，是一本系统介绍知识图谱概念、技术与实践的书籍。全书共5篇，由16 章构成，力求涵盖知识图谱相关的基本概念与关键技术。《知识图谱：概念与技术》可作为高年级本科生、硕士生或者博士生的教材，也适合企业与行业智能化的从业人员阅读。               

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图书将在月末统一寄出，感谢同学们的耐心等待。