北京，2024年1月3日——知识图谱在政府中有着广泛的应用，通过多数据关联分析解决政务服务和城市治理的复杂问题。通过知识图谱技术，可以将政务大量文件中的实体和关系相关联，进行理解、检索和分析，建立领域知识库。大语言模型基于通用知识在搜索、对话系统、客户支持等领域也具有明显的优势。近日，IDC发布了《 》 (Doc# CHC50977724) 报告，本市场洞察分析了政务知识应用的主要场景及面临的挑战，大语言模型和知识图谱在知识应用市场的作用，未来如何演进。
政府行业知识应用
政府行业知识应用建设方主要是各委办局、政务服务局、政数局、大数据局、城运中心、行政审批中心、12345热线等，使用场景包括政务服务、司法支撑、公安研判等。政务服务使用的知识应用能力主要包括知识问答、知识搜索、关系推演等：
知识搜索，构建政府知识库，如产业政策库、垂直行业知识库等。比如通过构建政策知识库，包括政策、公文、法律法规等政策，为政府机构、企业、政策研究院所、民众等聚焦国家政策的客户提供精准的知识服务，支撑政府用户、企业用户从政策的研究视角，深度探索政策的关系。
知识问答，结合政务知识图谱，构建辅助问答机器人，帮助民众进行业务咨询、业务办理等，解决企业公众问不到、问不清、人工服务人员不足等问题。例如通过12345热线、文本客服机器人等，进行公积金、税务等问题咨询，政务服务平台的业务协助办理等。
关系推演，利用知识图谱中已经存在的关联关系或事实来推断未知的关系或事实。在城市治安管理中，通过知识图谱实现关系路径发掘、节点聚合、关系网络可视化等对犯罪嫌疑人的人员社会关系网等进行研判，提升警务工作的线索收集、团伙组织脉络梳理、异常行为识别等效率。
大语言模型重塑政府行业知识应用
大模型的本质是文本生成，基于上下文进行内容扩充，基于已知知识概率最大推测，真实性不能保证。知识图谱的本质是利用结构化的数据提供准确的知识，通过知识图谱保证准确，消除大模型的幻觉。知识图谱能够为通用大模型的行业化应用提供行业领域知识支撑，弥补通用大模型语料里专业领域知识的不足。结合知识图谱的知识关联和大模型的推理生成能力，将解决在具体行业场景落地过程中的准确性、安全性、交互性等多方面的应用要求。根据此次调研分析，本领域的技术提供商都在积极探索大语言模型结合知识图谱在政府知识管理中的应用。
当前演进的思路是基于大语言模型开发多个模块完成特定功能。首先大模型作为通用知识的接口，对外提供知识问答、关系推理等，提升交互的体验，对内进行意图识别、任务分解等和知识图谱、文档库等对接，实现知识搜索、推理的准确性。同时具有多个小模型做数据标注、数据提取、内容审核等，提升知识构建、服务的自动化、合规化。
本报告调研访谈了百度、华为、大汉软件、软通智慧、蚂蚁集团、星环科技、维智科技、中科汇联等政府知识应用的主流供应商，他们在知识图谱领域具有多年实践经验，并积极探索大语言模型在政府知识服务中的应用。本报告同时选取了知识问答、知识搜索、关系推理领域的用户实践供借鉴参考。
未来展望
建设多模态知识图谱。目前知识图谱主要基于文本信息构建，但随着图像、音频等非文本数据的不断增加，多模态知识图谱将成为未来的一个重要研究方向。多模态知识图谱能够充分融合和利用语言、视觉和听觉等多种模态来源的数据，不同模态的数据之间可以相互关联、互相补充，从而将不同来源的知识融合在一起，实现更准确、更全面的信息推理和分析。
知识图谱与大模型进行融合。利用知识图谱在知识标准化、可解释性、真实性、可溯源性等方面的优势，通过知识图谱增强大模型从预训练到应用的全生命周期各环节，提升大模型的训练效果和推理结果的可用性。利用大模型在语义理解、内容生成等方面的技术优势，实现大模型对知识图谱构建至应用全生命周期各环节的增强，提升效率和质量。
跨领域的知识图谱融合。随着政府业务跨领域协同的增长，各部门之间的信息共享和数据交互变得越来越重要。政务知识图谱将整合来自不同政府部门和数据源的信息，以提高数据的互操作性、可访问性，使政务知识数据的关系性更加完备。跨领域政务知识图谱可以提高政务服务的效率和质量，为公众提供更便捷、更优质的政务服务，同时推动知识的创新和发展。
IDC中国行业市场助理研究总监孙吉峰表示，生成式AI正快速改变着现有的模式与架构，政务知识应用领域部分供应商已经开始尝试在知识抽取、知识问答、内容安全等方面使用大语言模型。技术供应商应联合生态，积极探索生成式AI在知识应用中的使用，提升知识构建的时效、知识使用的便利性。IDC认为大语言模型与知识图谱优劣互补，将重塑现有模式与架构，为现有市场带来新的活力。
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