生成式 AI 知识图谱的构建可以从以下几个方面入手：

生成式 AI 知识图谱的构建可以从以下几个方面入手：
首先，利用类似谷歌在 2012 年推出第二代搜索引擎时所采用的方式，使用知识图谱来组织网页中的“事物”，这有助于实现搜索能力的飞跃。如今在生成式 AI 领域，许多项目遇到瓶颈，其生成结果受限于只处理“字符串，而非事物”，而引入知识图谱则能突破这一瓶颈。
其次，像 GraphRAG 那样，利用 LLM 根据输入的文本库创建一个知识图谱，这个图谱结合社区摘要和图机器学习的输出，在查询时增强提示，从而更好地回答向 LLM 提出的大部分乃至全部问题。例如，将数据构建成知识图谱并通过 RAG 来使用它，能为应用带来多种强劲优势，有大量研究证明其能给出更好的答案。
再者，企业可以使用知识图谱来捕获其数据的实际含义，消除数据孤岛，为数据驱动的 AI 应用提供生成更准确、更相关和更复杂输出所需的深度、广度和细微差别。最新的数据分析工具和平台使所有技能水平的用户都可以轻松创建知识图谱，不再是专业数据科学家的专利。
总之，构建生成式 AI 知识图谱需要将知识以图谱的形式组织起来，结合 LLM 等技术，利用数据分析工具，以实现更好的 AI 应用效果。https://tuingai.com/