主要观点总结
本文介绍了知识图谱在生成式AI中的应用，特别是在SAP S/4HANA系统中的使用案例。知识图谱通过将结构化和非结构化数据语义化，解决了生成式AI中的幻觉风险，并支持了AI应用程序的开发。文章还讨论了知识图谱的技术基础，以及与LLM的结合使用，并进行了效果评估。
关键观点总结
关键观点1: 知识图谱背景及定义
知识图谱是一种将结构化和非结构化数据语义化的技术，通过实体、属性和关系构建网络，解决数据之间的关联问题。
关键观点2: 知识图谱在SAP S/4HANA中的应用
在SAP S/4HANA系统中，知识图谱通过关联业务数据，为生成式AI提供语义支持，解决幻觉风险，并支持AI应用程序的开发。
关键观点3: 知识图谱的技术基础
知识图谱的技术基础是图数据模型RDF（资源描述框架），W3C开发的一套标准。RDF用于生成、存储和查询知识图谱。
关键观点4: 知识图谱与LLM的结合使用
知识图谱可以与LLM结合使用，通过检索增强生成（RAG）技术，提高LLM的答题质量，解决幻觉问题。
关键观点5: 知识图谱的效果评估
通过对实施效果的评估，证明了知识图谱的价值。在针对SAP独特知识资产的业务问题中，知识图谱的表现优于仅使用LLM的方法。
文章预览
转载公众号 | 知识管理就在夏博 在生成式 AI 应用开发或微调等技术中， 知识图谱 可以发挥关键作用 。 对于 SAP 而言，知识图谱是利用其独特的结构化和非结构化知识资产（如业务数据模型、业务流程元数据和文档等）实现生成式 AI 场景的关键手段。 知识图谱有助于为 LLM 打下基础、解决幻觉等挑战，并为 SAP 基础模型提供语义 。 1、知识图谱的背景 让我们从一个简单的实验开始：使用您最喜欢的 Web 搜索引擎并输入“SAP SE”。您会得到什么结果？答案是：除了网页列表之外，您还将看到从知识图谱中提取的 SAP 综合概述。知识图谱的部分内容在图1中进行了可视化。 图 1：SAP SE 及其相关实体的知识图谱的一部分 “知识图谱”这一术语于 2013 年被引入。如今，知识图谱已成为我们日常网络搜索体验的常见组成部分。在我们的实验中
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