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LLM-Empowered Knowledge Graph Construction: A Survey

摘要

本文系统综述了大语言模型（LLM）驱动的知识图谱构建最新进展，深入分析LLM如何重塑传统本体工程、知识抽取和知识融合三大核心环节。文章对比了基于模式和无模式两种范式，指出LLM正在推动知识图谱从静态规则系统向动态生成生态的根本性转变。

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引言：知识图谱构建进入新纪元

知识图谱（Knowledge Graphs, KGs）长期以来作为结构化知识表示和推理的基础设施，支撑着语义搜索、问答系统和科学发现等广泛的智能应用。传统知识图谱构建管线通常包含三个核心组件：本体工程（Ontology Engineering）、知识抽取（Knowledge Extraction）和知识融合（Knowledge Fusion）。然而，尽管传统方法在大规模知识组织方面取得了成功，基于规则和监督学习的传统范式仍面临三大持久挑战：

第一，可扩展性与数据稀疏性问题。基于规则的系统和监督学习方法往往难以跨领域泛化，在新领域部署时需要重新标注大量数据和设计新规则，导致知识图谱构建成本高昂且效率低下。

第二，专家依赖性与系统刚性。传统知识图谱的模式和本体设计严重依赖领域专家的人工干预，缺乏适应性。一旦业务需求或知识结构发生变化，整个系统可能需要大规模重构。

第三，管线碎片化问题。传统构建流程将各个阶段分离处理，导致误差在管线中累积传播，降低了最终知识图谱的质量和一致性。

大语言模型（Large Language Models, LLMs）的出现为突破这些瓶颈带来了变革性的新范式。通过大规模预训练和涌现的泛化能力，LLM实现了三个关键机制：

1. 生成式知识建模

   ：直接从非结构化文本合成结构化表示

2. 语义统一

   ：通过自然语言理解整合异构知识源

3. 指令驱动编排

   ：通过提示词交互协调复杂的知识图谱构建工作流

这标志着从规则驱动、基于管线的系统向LLM驱动、统一且自适应框架的范式转变，知识获取、组织和推理成为生成性和自我完善生态系统中相互依存的过程。

第一部分：传统知识图谱构建基础回顾

在深入探讨LLM驱动的新方法之前，有必要回顾传统知识图谱构建的三层架构，这为理解LLM带来的革新提供了概念基础。

1.1 本体工程：知识的概念框架

本体工程是知识图谱构建的第一步，负责定义领域内的概念、关系及其约束规则。传统本体工程主要采用两种方法：

自顶向下方法：由领域专家根据理论知识和业务需求设计本体结构，强调逻辑一致性和语义完整性。典型工具包括Protégé等本体编辑器。

自底向上方法：从数据中归纳总结概念和关系，通过统计分析和机器学习方法自动发现知识模式。但这类方法往往受限于数据质量和算法的泛化能力。

1.2 知识抽取：从文本到结构

知识抽取旨在从非结构化文本中识别实体、关系和属性，构建结构化的知识三元组。传统方法包括：

• 命名实体识别（NER）

  ：基于规则、CRF或深度学习识别文本中的实体

• 关系抽取

  ：通过监督学习、远程监督或模式匹配提取实体间关系

• 事件抽取

  ：识别复杂事件及其参与者和时空信息

这些方法高度依赖标注数据和人工特征工程，难以适应开放领域和长尾知识。

1.3 知识融合：消除冗余与矛盾

知识融合负责整合来自不同源的知识，解决实体对齐、关系映射和知识去重问题。传统技术包括：

• 实体对齐

  ：基于字符串相似度、属性匹配或嵌入相似度识别指代同一实体的不同表述

• 模式映射

  ：对齐不同知识源的本体结构

• 冲突消解

  ：通过置信度评估或专家规则解决知识矛盾

然而，这些方法在处理大规模异构知识时面临效率和准确性的双重挑战。

第二部分：LLM驱动的本体工程革新

大语言模型的引入为本体工程带来了两条并行发展路径：自顶向下的"LLM辅助本体设计"和自底向上的"为LLM构建知识图谱"。

2.1 自顶向下范式：LLM作为本体助手

在这一范式中，LLM被视为增强专家能力的智能助手，协助完成本体设计、验证和优化任务。这种方法强调语义建模、逻辑一致性和专家引导的对齐。

核心能力：

• 概念生成与补全

  ：LLM可以根据领域描述自动生成候选概念和关系

• 本体验证

  ：检测逻辑不一致、概念冗余和命名规范问题

• 文档生成

  ：自动生成本体说明文档，提高可维护性

局限性：

• 对于复杂领域的深层次语义约束，LLM可能产生不精确的建议

• 仍需要大量专家介入进行验证和修正

2.2 自底向上范式：为LLM构建知识基础

这一范式重新定义了LLM与知识工程的关系，焦点从"为本体工程服务的LLM"转变为"为LLM服务的本体和知识图谱"。

AutoSchemaKG案例研究：

AutoSchemaKG代表了这一方向的前沿探索。该系统在统一架构中集成了基于模式和无模式范式，支持企业级知识图谱的实时生成和演化。在这个阶段，知识图谱作为LLM的外部知识记忆运行，优先考虑事实覆盖率、可扩展性和可维护性，而非纯粹的语义完整性。

关键转变：

• 动态模式归纳

  ：从静态预定义模式转向从数据中自动发现和演化的模式

• 持续演化

  ：知识图谱不再是一次性构建的静态产物，而是随着新数据不断更新的动态系统

• 服务导向

  ：本体设计以支持LLM推理和可解释性为目标，而非追求理论完备性

这种转变标志着本体构建的务实重新定位，强调其对知识密集型应用中LLM推理和可解释性的服务价值。

第三部分：LLM驱动的知识抽取新范式

知识抽取是知识图谱构建的核心环节。LLM的引入催生了两种互补的方法论范式：基于模式的抽取和无模式抽取。

3.1 基于模式的知识抽取

基于模式的方法在明确的结构指导下运行，强调规范化、结构一致性和语义对齐。

工作机制：

1. 模式定义

   ：预先定义实体类型、关系类型及其约束

2. 指令构建

   ：将模式编码为结构化提示词

3. 引导生成

   ：LLM在模式约束下生成知识三元组

4. 后处理验证

   ：检查生成结果的格式合规性和逻辑一致性

优势：

• 生成的知识高度结构化，易于集成到现有系统

• 可以利用领域专家知识进行精确控制

• 适合对知识质量要求极高的应用场景

挑战：

• 模式设计需要大量先验知识

• 难以发现预定义模式之外的新知识

• 在开放域场景下扩展性受限

3.2 无模式知识抽取

无模式方法超越了预定义模板的限制，优先考虑适应性、开放性和探索性发现。

EDC框架案例：

Zhang和Soh（2024）提出的"提取-定义-规范化"（Extract, Define, Canonicalize, EDC）框架代表了无模式抽取的创新实践。

三阶段流程：

1. 提取阶段

   ：LLM自由地从文本中提取可能的实体和关系，不受预定义模式约束

2. 定义阶段

   ：对提取的元素进行语义定义和类型归纳

3. 规范化阶段

   ：统一不同表述，建立等价关系，形成一致的知识表示

核心优势：

• 能够发现新颖的、预料之外的知识模式

• 对领域迁移有更强的适应性

• 减少对标注数据和专家知识的依赖

待解决问题：

• 生成知识的噪声率较高，需要有效的质量控制机制

• 如何平衡开放性与结构一致性仍是开放研究问题

3.3 两种范式的融合趋势

最新研究表明，基于模式和无模式方法正在走向融合。混合架构首先采用无模式方法进行探索性抽取，然后利用基于模式的方法进行结构化和验证。这种结合充分发挥了两种方法的互补优势。

第四部分：LLM驱动的知识融合创新

知识融合是将来自异构源的知识整合为统一、一致知识库的关键步骤。LLM为这一传统挑战带来了新的解决思路。

4.1 模式层融合

模式层融合关注不同本体和模式之间的对齐。LLM通过理解概念的自然语言定义，能够识别语义等价但表述不同的概念和关系。

应用场景：

• 跨组织知识图谱整合

• 多语言知识图谱对齐

• 领域本体合并

4.2 实例层融合

实例层融合解决实体对齐和去重问题。传统方法主要依赖字符串相似度和属性匹配，而LLM可以利用上下文语义进行更深层的理解。

LLM增强策略：

• 语义嵌入对齐

  ：利用LLM生成的上下文感知嵌入计算实体相似度

• 跨源推理

  ：通过多跳推理判断不同源中实体的等价关系

• 不确定性量化

  ：LLM可以输出对齐的置信度，辅助人工审核

4.3 混合融合框架

最先进的系统采用混合框架，同时在模式层和实例层进行融合，并通过迭代优化提高融合质量。

典型流程：

1. 初步模式对齐，建立概念映射

2. 基于模式映射进行实体对齐

3. 利用实体对齐结果反向优化模式映射

4. 冲突检测与消解

5. 知识质量评估与持续改进

第五部分：未来研究方向与展望

知识图谱与大语言模型的深度融合正在开启多个激动人心的研究方向。

5.1 基于知识图谱的LLM推理增强

知识图谱不仅是检索增强生成（RAG）系统的检索后端，更被设想为连接原始输入和LLM推理的认知中间层。在这一范式中，知识图谱为查询、规划和决策制定提供结构化脚手架，实现更可解释和有根据的生成。

CogER案例：将推荐系统建模为认知感知的知识图谱推理，整合直觉和基于路径的推理，提高可解释性。

PKG-LLM案例：在生物医学领域，利用领域知识图谱进行知识增强和预测建模，应用于心理健康诊断。

5.2 动态知识记忆系统

未来的智能代理系统需要具备持续学习和知识更新能力。知识图谱作为动态记忆层，可以：

• 存储和组织代理的经验知识

• 支持快速检索和关联推理

• 随着新交互不断演化和完善

这要求开发高效的增量更新机制和冲突解决策略。

5.3 多模态知识图谱构建

当前研究主要聚焦于文本知识，但真实世界的知识是多模态的。未来方向包括：

• 图像-文本知识融合

  ：从图像和配文中联合抽取知识

• 视频知识图谱

  ：捕捉时序事件和动态关系

• 跨模态对齐

  ：统一不同模态中对应同一实体或事件的表示

多模态LLM的快速发展为这一方向提供了技术基础。

5.4 可信与可解释的知识构建

尽管LLM在知识图谱构建中展现出强大能力，但其生成内容的可靠性和可解释性仍是关键挑战：

• 幻觉检测与缓解

  ：识别和过滤LLM生成的虚假知识

• 溯源与证据链

  ：为知识三元组提供来源追溯

• 不确定性量化

  ：明确标注知识的置信度和适用范围

• 人机协同验证

  ：设计高效的专家审核机制

结论：走向认知基础设施的知识图谱

本文全面综述了大语言模型如何变革知识图谱构建，涵盖本体工程、知识抽取和知识融合三大核心阶段。LLM推动范式从基于规则的模块化管线转向统一、自适应和生成性框架。

三大演进趋势清晰显现：

1. 从静态模式到动态归纳

   ：知识结构不再固定，而是从数据中持续发现和演化

2. 从管线模块化到生成统一

   ：各阶段边界模糊，融入端到端的生成流程

3. 从符号刚性到语义适应性

   ：系统能够理解和处理更灵活的知识表达

这些转变重新定义了知识图谱的本质——它们不再是静态的知识库，而是融合语言理解与结构推理的活体认知基础设施。

尽管取得了显著进展，可扩展性、可靠性和持续适应性方面的挑战依然存在。未来在提示词设计、多模态集成和知识基础推理方面的进展，将是实现自主且可解释的知识中心人工智能系统的关键。