ChatGPT的问世引发了全球对大模型技术的广泛关注。尽管大模型技术具有强大的泛化能力，但其稳定性欠佳，无法直接助力企业数字化发展。与此同时，基于三元组构建的知识图谱具有强解释性，但在逻辑推理方面相对较弱，难以回答图谱中不存在的知识问题。因此，在电网数字化转型中，理清知识图谱与大模型之间的关系，将两者的优势融合起来，成为提升电力行业知识应用、推动数字化水平的关键。

知识图谱与大模型形成共生互补之势

知识图谱和大模型本质上都是一种知识库，具有一些共同点和差异，可形成共生互补的关系。

知识图谱是一种形式化的知识库，以图结构精确描述领域本体、概念、实体属性、关系和事件属性等要素，构建了完整可查询的知识体系，支持推理、检索和智能问答等。然而，知识图谱存在构建及维护成本高、语义理解能力弱、知识通用性不足等问题，非结构化数据源可能引发事实性错误。

大模型是参数化的知识库，通过学习海量数据构建强大的语言模型，具有很强的语义理解、学习和创作能力，在应用层面具备通用性。然而，大模型缺乏专业领域知识，且知识更新时效性不足，输出结果可能存在稳定性或专业性不足的问题，需修正和验证。

知识图谱和大模型在应用中各有优势：前者擅长专业领域知识的表示和推理，支持结构化任务，如知识问答和语义搜索；后者更适合处理非结构化自然语言文本，生成富有创造性的回复。

在共生方面，知识图谱和大模型在构建时可通过提示学习和生成数据进行转化、融合。知识图谱可以参与大模型的训练过程，在大模型推理过程中提供结构化的先验信息，减少大模型的事实性错误。大模型可以生成标注数据来辅助构建知识图谱，显著降低人力成本，解决知识图谱应用端链路较长和面向非结构化数据构建成本较高等问题。

在互补方面，知识图谱能为通用大模型的行业化应用提供行业领域知识支撑，解决通用大模型语料专业领域知识不足的问题。利用知识图谱在大模型中引入指定约束，适度控制内容生成，可提高大模型在行业应用场景中的适应能力。知识图谱提供了网络分析、图数据库查询、推理链条展示等工具，而大模型可以作为灵活组件通过接口和插件注入知识图谱平台，进一步提升其生产力和应用能力。大模型具备高效的信息压缩能力，可以从大规模数据中自动学习知识，降低更新和维护知识图谱的成本。大模型还可以辅助提升知识图谱的输出效果，帮助知识图谱生成更加合理、连贯、有创新性的内容。

知识图谱与大模型在电力行业多领域融合应用

在电力行业，大模型可应用于故障预测、发电预测、故障检修、知识快速检索、报告文案快速生成等领域。知识图谱可应用于知识成果汇总、专业知识关联学习、岗位培训等领域。知识图谱和大模型的融合应用有助于提升电力行业的智能化水平，优化能源资源利用，提高知识服务的安全性和可靠性，助力电力行业高质量发展。

通过大模型与知识图谱的融合，以下是可显著提升知识服务水平的具体应用场景：

可再生能源智能分配：通过知识图谱整合可再生能源数据、天气条件和电力需求等信息，结合大模型进行数据分析和预测，可更高效、更精准地分配可再生能源资源，从而提升可再生能源的利用效率。

能耗监测与智能分析：利用知识图谱整合能源消耗数据、建筑结构信息和用户行为等数据，结合大模型开展分析和预测，能够更精准地发现能耗异常并提供实用的节能建议。

电力设备智能维护：通过知识图谱分析电力设备数据和故障信息，利用大模型诊断故障并生成智能化维护建议，保障设备及时维护和故障精确排除，提高设备可靠性。

智能电力交易：通过知识图谱整合供电信息、需求数据和市场条件等信息，借助大模型的分析，实现更智能的电力交易匹配和定价，有助于提升电力交易的效率，减少资源浪费，提高电力市场的公平性和透明度。

智能电力调度：通过知识图谱整合电力供应链、需求管理和设备状态等信息，结合大模型开展电力调度，实现供需平衡，减少电量损耗。智能调度可更精准地应对市场变化，提高电力系统的稳定性和可靠性。

智能客服：结合知识图谱和大模型，开发智能客服和在线咨询系统，为客户提供个性化的电力咨询服务和解决方案，更迅速地响应客户需求，提供准确的信息和建议，提升客户体验。

知识图谱与大模型的融合应用仍面临一些挑战。首先，构建和维护知识图谱具有复杂性，且相当耗时。尽管自动化的知识提取方法已有进展，但创造全面准确的多模态知识图谱仍然是一项艰巨的任务。其次，大模型训练对计算资源的要求可能成为限制因素。大模型训练对显卡（GPU）资源要求极高，国内自研GPU芯片产业尚未形成成熟生态，需要深入研究如何在有限的计算资源下高效地训练模型。最为关键的是，将知识图谱和大模型融合需要应对语义理解和推理方面的挑战。大模型在生成自然语言方面表现出色，但在处理复杂推理和深层语义关联时仍存在局限。电力行业涉及复杂的电力网络优化、故障诊断等问题，大模型需要更好地理解领域特定的知识并进行精准推理。在未来，电力企业将继续探索如何克服这些挑战，实现知识图谱与大模型的更深度、更广泛的融合应用，从而更好地服务数字化转型的需求。

来源：国家电网报