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“大模型 知识图谱” 助推电力行业数智化转型-凯发k8登录

2024-01-16分类:电力资讯 / 电力资讯来源:国家电网报
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chatgpt出现后,其使用的大模型技术在全球引起了广泛关注。大模型技术泛化能力强,但缺乏稳定性,无法直接赋能企业数智化发展。而基于三元组构建的知识图谱可解释性强,但逻辑推理能力较弱,无法回答图谱中不存在的知识问题。因此,在电网数智化转型的过程中,厘清知识图谱和大模型之间的关系,融合两者优势,是电力行业知识应用落地、提升电力行业数智化水平的关键。


知识图谱和大模型可形成共生与互补关系


知识图谱和大模型本质上都是一种知识库,在表达方式、数据结构和应用范围上有一些共同点,也存在差异。


知识图谱是一种形式化的知识库,以图结构精确地描述领域本体、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。但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,且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能力、学习能力和创作能力,在应用层面具备很强的通用性。但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。


知识图谱和大模型是两种不同的知识表示和处理方式,可以相互促进,形成共生与互补关系。


在共生方面,知识图谱和大模型在构建时可以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,知识图谱能够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。


知识图谱和大模型可在电力行业多领域融合应用


大模型在电力行业可用于故障预测、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。知识图谱在电力行业可用于知识成果汇总、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可以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。以下是通过大模型与知识图谱的融合,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: 用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: 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: 用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。与传统的设备维护方式相比,这一方法能大幅缩短故障处置用时,提高设备的可靠性。


智能电力交易: 用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,可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,提高电力市场的公亚性和透明度,。


智能电力调度: 用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,实现供需亚衡,减少电量损耗。与传统调度方式相比,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凯发k8登录的解决方案,可更迅速地响应客户票求,提供准确的信息和建议,提升客户体验。


知识图谱与大模型融合应用面临一些挑战


在未来一段时间里,电力企业将知识图谱与大模型融合应用仍会面临一系列挑战。


首先,构建和维护知识图谱具有复杂性,目相当耗时。虽然自动化的知识提取方法已有进展,但要创造全面准确的多模态知识图谱仍然是项艰巨的任务。这涉及多种信息的整合、实体关系的精准抽取以及不同领域知识的无缝融合。


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。


将知识图谱和大模型融合应用于电力行业可更好地整合分散在各数据源的信息,从而更准确地进行负荷预测、能源调度和网络管理。从更宏观的视角来看,知识图谱和大模型的融合还有望在全球范围内推动能源行业技术、商业模式和发展方向的整体演进。


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