我整理了23-24年最新 5篇145页的LLM+知识图谱综述 ，非常值得一读。

01 Large Language Models and Knowledge Graphs: Opportunities and Challenges

最新204篇论文综述：大语言模型LLMs和知识图谱KGs的机遇和挑战。 该文讨论社区内关于LLMs和知识图谱的一些常见争论点，并推测新的焦点带来的机会和愿景，以及相关的研究课题和挑战。

02 Unifying Large Language Models and Knowledge Graphs: A Roadmap

大型语言模型与知识图谱协同研究综述：两大技术优势互补

这篇综述是 LLM 与知识图谱联合相关研究的论文，其中既包含用知识图谱增强 LLM 的研究进展，也有用 LLM 增强知识图谱的研究成果，还有 LLM 与知识图谱协同的最近成果。

03 Can Knowledge Graphs Reduce Hallucinations in LLMs? : A Survey

这篇综述是基于知识图谱的知识增强技术在LLM中的有效性进行了全面的回顾。论文探讨了这些技术所面临的挑战，并概述了未来研究在这个新兴领域中的潜在方向。

04 KnowledGPT: Enhancing Large Language Models with Retrieval and Storage Access on Knowledge Bases

大模型与知识图谱的融合策略：KnowledGPT–面向知识图谱检索进行大模型增强的框架工作

05 A Comprehensive Survey on Automatic Knowledge Graph Construction

综述 | 358 篇论文, 最新知识图谱KG综述

本文全面阐释了知识图谱构建的主要3个阶段，包括知识获取、知识精炼、知识演化,对10个未来研究方向与挑战进行讨论。

并且我还整理了 10篇 关于LLM大模型x知识图谱2024最新SOTA方案+ 152篇 知识图谱论文合集 （含经典论文、CCF2023、AAAI2023知识图谱论文），全是pdf格式，非常方便。

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另外我还特地邀请了两次顶会大咖给大家做了两节 《知识图谱研究、概述以及未来应用场景》 ，时长2小时，干货满满。

0.01 解锁2节 《知识图谱研究、概述以及未来应用场景》

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第一节课程：知识图谱与多模态技术基础研究与未来应用

一、背景和应用
• 定义
• 应用场景

二、知识图谱的分类
• 按照场景分类
• 按照时间分类

三、知识图谱构建
• 知识从哪来？

• 知识图谱补全

四、知识表示学习
• 知识怎么被计算机所知？

五、图谱API服务
• API服务

六、总结和学习路径

第二节课： 知识图谱概述 及 其应用场景