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题名/责任者:

大模型知识增强:概念、方法与技术/陈华钧, 张宁豫, 张文著

出版发行项:

北京:电子工业出版社,2025

ISBN及定价:

978-7-121-50079-4/CNY118.00

载体形态项:

XVI, 307页:彩图;24cm

并列正题名:

Large model knowledge augmentation:concepts, methods and techniques

其它题名:

概念、方法与技术

丛编项:

大模型前沿技术与应用丛书

个人责任者:

陈华钧 著

个人责任者:

张宁豫 著

个人责任者:

张文 著

学科主题:

人工智能

中图法分类号:

TP18

一般附注:

博文视点 中文开放知识图谱

相关题名附注:

英文题名取自封面

责任者附注:

陈华钧, 浙江大学计算机科学与技术学院教授。浙江大学阿里巴巴知识引擎联合实验室负责人、浙江省大数据智能计算重点实验室副主任、中国人工智能学会知识工程与分布智能专业委员会副主任委员、中国中文信息学会语言与知识计算专业委员会副主任委员、OpenKG发起人。曾获国际语义网会议ISWC最佳论文奖。张宁豫, 浙江大学软件学院副教授、特聘研究员、智能科学与工业软件所副所长, 入选斯坦福全球前2%顶尖科学家榜单, 主要研究方向为自然语言处理、知识图谱等。张文, 浙江大学软件学院副教授、特聘研究员。研究方向为知识表示与推理、知识图谱、大语言模型。

书目附注:

有书目 (第286-307页)

提要文摘附注:

本书聚焦于“大模型+知识库 (LLM+KB)”框架下的大模型知识增强机制与方法, 特别是系统探讨大模型与知识图谱互补增强的核心技术与实现路径。具体内容涵盖: 大模型知识增强概述、知识增强预训练基础、知识增强提示指令、知识辅助检索增强、知识增强大模型查询问答、知识增强推理、大模型幻觉抑制、知识编辑、知识增强多模态学习, 以及知识智能体与世界模型等主题。各章由浅入深, 先提供背景知识, 再逐步深入介绍技术原理和最新学术进展, 注重系统性、整体性与章节间的有机衔接。针对实践应用, 本书部分章节挑选了来自企业真实案例与开源工具的示范, 便于读者动手实践, 实现理论与实践的结合。

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