LLM与知识图谱融合：构建可解释的智能信息检索系统

本文介绍了一个将大语言模型（LLM）与知识图谱深度融合的学术项目，通过检索增强生成（RAG）和图推理技术，解决LLM幻觉、结构化知识理解局限及可解释性不足的问题，实现更准确、可解释的智能信息检索系统。

当前LLM在开放域问题处理中表现出色，但存在事实准确性难保证、缺乏结构化知识显式推理能力、输出可解释性不足等痛点。传统向量检索RAG缓解部分问题但受限于语义匹配精度。知识图谱以三元组形式存储知识，具有精确、可解释、可推理特点，二者融合是提升AI系统可靠性的重要方向。

系统采用端到端架构，流程包括文档加载、智能分块、LLM三元组抽取、上下文邻近分析、图构建与合并、社区检测及交互式可视化。技术栈：Mistral-7B（Ollama本地部署）+LangChain框架；文档分块用RecursiveCharacterTextSplitter；三元组抽取为JSON格式；上下文邻近分析捕捉隐式共现关系；NetworkX构建图谱，Girvan-Newman社区检测；PyVis生成交互式可视化；CSV缓存中间结果，Jupyter Notebook作为开发环境。

系统适用于医学文献分析、法律文档审查等场景，可识别核心概念、揭示隐藏关系、分离主题聚类、支持知识探索。相比纯向量RAG系统，优势在于输出的可解释性和结构化推理能力，用户能看到答案的推理路径。

本项目展示了LLM与知识图谱融合的技术路径，为解决大模型幻觉问题提供可行工程方案。通过结构化知识表示和图推理，在保持语言理解能力的同时，显著提升输出准确性和可解释性，对企业级知识库和智能问答系统构建具有重要参考价值。

当前实现限于概念级知识抽取，对复杂事件和时序关系处理能力有限。未来可探索：引入时序知识图谱支持动态更新、结合向量检索实现混合RAG架构、支持多跳推理的问答系统。