基于大语言模型的图检索增强生成技术在核电领域的应用与展望
徐浩然, 张瑾昀, 马歆, 雷文强, 曹杰铭

Applications and Prospects of Graph Retrieval-Augmented Generation Technology Based on Large Language Models in the Nuclear Power Field
Haoran XU, Jinyun ZHANG, Xin MA, Wenqiang LEI, Jieming CAO
表1 大语言模型和知识图谱对比
Tab. 1 Comparison of large language models and knowledge graphs
类型优点缺点
大语言模型通用知识覆盖广,泛化能力强存在黑箱、幻觉问题,缺乏专业性
知识图谱领域知识组织结构清晰,可解释性强,推理能力突出存在不完备性,缺乏语言理解能力,泛化能力不足