本文提出了使用知识图谱和大型语言模型的三种框架，分别为增强了的知识图谱、增强了的大型语言模型和协同增强。这三个框架能够互相协作，实现双向推理，提高自然语言处理和人工智能的表现，同时指出未来的研究方向。

Jun, 2023

本文对大型语言模型在知识图谱构建和推理方面进行了全面的定量和定性评估，结果表明，GPT-4 在大多数任务中表现优异，并在某些推理和问答数据集中甚至超过了微调模型。同时，我们还提出了基于多智能体的 AutoKG 方法，该方法可利用 LLMs 进行知识图谱构建和推理，为该领域的未来发展提供有趣的机遇。

May, 2023

通过将大型语言模型与知识库相结合，KnowledGPT 能够更好地回答涉及世界知识的更广泛问题，利用广为人知的知识库和个性化知识库中的知识。

Aug, 2023

该论文回顾了使用知识图谱增强的预训练模型的研究，详细介绍了现有的知识图谱增强预训练语言模型（KGPLMs）及其应用，并提出了基于知识图谱增强的大型语言模型（KGLLM）的思想以增强 LLM 的面向事实的推理能力，为 LLM 的研究开辟了新的途径。

Jun, 2023

使用来自知识图谱的规划数据，我们介绍了一种增强大型语言模型在复杂问答任务中的性能的新框架，通过使用这些数据对 LLMs 进行微调，提高其规划能力，更好地处理涉及检索的复杂 QA 任务。我们的框架在多个数据集上进行评估，包括我们提出的新基准，突出了其有效性和知识图谱派生规划数据的好处。

Jun, 2024

通过在知识图谱（KG）上选择推理路径并结合思维链（CoT）和 PageRank 的子图检索方法，本文整合和优化了一个基于大型语言模型（LLM）的管道，可以减少对 LLM 的依赖。最终，RoK 证明了使用较少的 LLM 调用可以达到相同的结果。

Apr, 2024

提出了一种整合了大型语言模型和三元组为基础的知识图谱完成方法，名为 KICGPT，通过使用知识提示来解决长尾问题并改进效率，而无需额外的训练和微调。

Feb, 2024

通过利用知识图谱 (KGs) 来系统评估大型语言模型 (LLMs) 的事实知识，本文提出了一个框架。我们的框架通过从给定 KG 中存储的事实自动生成一组问题和预期答案，然后评估 LLMs 回答这些问题的准确性。我们在通用和特定领域系统评估了最先进的 LLMs，实验证明 ChatGPT 在所有领域中始终是最佳表现者。我们还发现 LLMs 的表现取决于指导微调、领域和问题的复杂性，并且容易受到对抗性环境的影响。

Oct, 2023

我们通过复杂问题回答作为任务，对比了不同的知识图谱注入方法，旨在探索最佳提供知识图谱给大型语言模型的提示方法，从而增强其对知识图谱的理解能力。与预期相反，我们的分析发现，大型语言模型能够有效处理混乱、噪音和线性化的知识图谱知识，并且表现优于使用设计良好的自然语言文本提示的方法。这一反直觉的发现为未来关于大型语言模型理解结构化知识的研究提供了重要见解。

Feb, 2024

本文研究了在十个不同的任务中评估大型语言模型在理解图形数据方面的能力，发现目前模型仍存在理解图结构和执行相关推理任务的局限性，需要进一步的研究以加强其图形处理能力。研究结果为搭建语言模型与图形数据理解之间的桥梁提供了宝贵的见解，为更有效的图挖掘和知识提取铺平了道路。

May, 2023