Knowledge Graph Integration – łączenie LLM z ustrukturyzowaną wiedzą grafową.

Proces polegający na łączeniu modeli językowych dużej skali (LLM) z ustrukturyzowanymi bazami wiedzy reprezentowanymi w postaci grafów wiedzy. Celem tego podejścia jest wzbogacenie zdolności rozumienia i generowania informacji przez modele językowe poprzez integrację z formalnie zdefiniowanymi relacjami i encjami zawartymi w grafach. Grafy wiedzy tworzą strukturę powiązań między pojęciami, co umożliwia bardziej precyzyjne i logiczne przetwarzanie danych niż w przypadku wyłącznie tekstowych korpusów.

Integracja realizowana jest zwykle poprzez metody pozwalające na wykorzystanie wnioskowania symbolicznego, odwołania do faktów oraz uzupełnianie luk informacyjnych, które modele językowe mogą mieć na podstawie danych treningowych. W efekcie możliwe jest generowanie bardziej spójnych, wiarygodnych i kontekstowo adekwatnych odpowiedzi, a także wsparcie w zadaniach takich jak ekstrakcja informacji, odpowiedzi na pytania oraz rozumienie złożonych zależności semantycznych. Takie podejście stanowi ważny kierunek w rozwoju sztucznej inteligencji, łączący zdolności statystyczne i symboliczne.