近期，一份深入探讨大模型与知识图谱融合应用的专题报告引起了广泛关注。该报告详细解析了大模型如何驱动知识图谱在各行业中的创新实践与具体应用案例，内容涵盖161页，全面且深入。
报告指出，多模态GraphRAG技术通过一系列优化措施，如文档智能解析和多模态图索引构建，有效提升了检索生成的效率，解决了传统RAG技术中存在的chunk孤立问题。在金融领域，大模型与知识图谱的结合应用尤为突出，不仅辅助了知识图谱的构建与推理，还结合RAG技术显著提升了处理复杂问题的能力，大大降低了知识更新的成本。
中医临床辅助决策体系也融入了大模型与知识图谱的技术，通过构建诊疗知识库，有效提升了诊断的准确性与安全性。这一创新应用不仅展现了技术融合的巨大潜力，也为中医临床决策提供了更为科学、高效的支持。
在大模型时代，知识图谱也经历了重构与演进。通过提示工程等路径，知识图谱实现了与大模型的双向赋能，进一步推动了技术的创新与发展。蚂蚁集团通过优化GraphRAG的检索链路，并结合流图计算引擎，成功实现了实时知识图谱的构建，为知识管理提供了更为智能、高效的解决方案。
与此同时，知识管理在大模型时代也呈现出向智能化演进的趋势。信通院等相关机构正在积极推动相关标准化工作，以规范并推动知识管理技术的进一步发展。图驱动的知识管理结合大模型与知识图谱，有效解决了非结构化数据管理等问题，为企业提供了更为全面、高效的知识管理方案。
在汽车制造业中，大模型与知识图谱的结合应用也取得了显著成效。通过双轮驱动模式，汽车制造业在研发、生产等环节的效率得到了大幅提升。多个场景案例验证了这一技术融合的价值，为汽车制造业的智能化转型提供了有力支持。
