2023年3月15日，ChatGPT4.0的横空出世，将人们对大语言模型的关注推到了风口浪尖。由于其在智能问答、翻译以及文本生成等工作任务上的卓越表现，业界一度出现了不再需要发展知识图谱相关技术的观点，知识图谱相关概念严重受挫。无可置疑的是，大语言模型的确在智能问答等功能上与知识图谱存在交集，并且表现令人惊讶。但由于大语言模型不可避免的“幻觉”问题，使其存在无法给出准确、全面回答的情况，故而无法适应用户全面的场景需求。而知识图谱存储着大量结构化的信息，可以表达复杂的知识关系，能够满足用户准确、有效的检索需求。由此看来，二者各有所长，不是简单的替代关系，更有甚者二者可以彼此促进。众所周知，知识图谱的构建过程是相当昂贵的，开发者需要从海量的文档中抽取、对齐各类知识，工作量巨大，准确度要求也高。由于大语言模型拥有很强的泛化能力，因此其能有效抽取、识别特定领域文档中的实体、属性以及关系知识，可大大降低知识图谱的构建成本。
下面我们将通过一个示例，介绍如何使用大语言模型在无代码的情况下，辅助构建知识图谱。
案例设计
在该案例中，笔者将使用阿里大语言模型和HuggingFist低代码开发平台对如下内容进行知识提取。
刘彻之母王娡在怀孕时，汉景帝刘启尚为太子。王娡梦见太阳进入她的怀中，醒来告诉刘启后，刘启认为这是高贵的征兆。刘彻还未出生，他的祖父汉文帝刘恒就驾崩了。刘启继位，是为景帝，不久刘彻出生。刘彻是汉景帝第十子，亦是王娡唯一的儿子。 [3]
汉景帝前元四年（前153年）四月二十三日，汉景帝立栗姬所生的长子刘荣为皇太子，刘彻亦同时被封为胶东王。 [4]刘彻的姑母馆陶公主刘嫖向栗姬为其女陈氏提亲，被栗姬拒绝，而王娡却许诺让刘彻娶陈氏，因此刘嫖不断向景帝诋毁栗姬而赞誉王娡，栗姬亦曾出言不逊而触怒景帝，天平遂逐渐向王娡母子倾斜。前元六年（前151年）薄皇后被废黜后，王娡暗中指使大行令奏请立栗姬为皇后，使景帝对栗姬的不满达到极点，于是处死大行令、疏远栗姬，在前元七年（前150年）正月废刘荣为临江王。四月十七日，景帝立王娡为皇后；二十五日，立时年七岁的刘彻为皇太子。 [5-6]
刘彻成为储君后，景帝拜卫绾为太子太傅、王臧为太子少傅，让他们辅导刘彻。 [119-120]汉景帝后元三年（前141年）正月十七日，刘彻行冠礼。十天后，景帝驾崩，刘彻继位。 [7]
该信息取自百度百科关于汉武帝刘彻的一个片段。我们设计提取该段信息中的以下三类知识：
- 人物及头衔，获取文本中的人物信息作为知识的主体
- 人物关系，包括：源人物、关系、目的人物三部分信息
- 人物相关的事件，包括：人物、时间、事件描述三部分信息软件环境
详见：
大语言模型无代码构建知识图谱(1)--提示工程准备
大语言模型无代码构建知识图谱(2)--环境准备
大语言模型无代码构建知识图谱(3)--低代码流程构建
人物及头衔抽取
以上是利用大语言模型无代码抽取人物及头衔知识的流程，其抽取的结果如下图：
人物关系抽取
以上是利用大语言模型无代码抽取人物关系的流程，其抽取的结果如下图：
人物相关事件抽取
以上是利用大语言模型无代码抽取人物相关事件的流程，其抽取的结果如下图：
结语
由示例可以看出，大语言模型的泛化能力能够非常精准的抽取文本中的实体、关系等知识信息。其能够大大提升知识提取的效率与准确性。HuggingFists低代码平台的出现进一步促进了知识图谱构建的效率。它大幅降低了知识图谱构建人员的技术要求，使得从事该工作的人员有了更大的选择范围。不断下降的构建成本，意味着可以有更多的客户享受到知识图谱带来的业务价值。
