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大模型与图神经网络融合—GNN+LLM的技术原理与架构设计.docx
资料介绍
大模型与图神经网络融合——GNN+LLM的技术原理与架构设计
——2026年图神经网络与大语言模型融合技术全景
一、引言
图神经网络（GNN）和大语言模型（LLM）的融合是2026年AI领域最具潜力的技术方向之一。GNN擅长建模结构化关系数据，LLM擅长语义理解和推理，两者互补。2026年，GNN+LLM的融合已在图检索增强生成（GraphRAG）、知识图谱问答、分子理解、推荐系统等场景中展现出显著优势。ICLR 2026收录了29篇LLM×Graph相关论文，涵盖LLM4Graph和Graph4LLM两大方向。本文系统梳理GNN+LLM融合的技术路线、架构设计和工程实践。
三、LLM4Graph：LLM做图任务
3.1 文本属性图（TAG）
文本属性图中每个节点关联文本属性。LLM利用其语义理解能力对节点进行分类、聚类和链接预测。GNN-as-Judge框架利用GNN的结构性反馈指导LLM生成可靠伪标签，在少样本场景下显著提升性能。
3.2 知识图谱（KG）
LLM在知识图谱上的应用包括：KGQA（知识图谱问答）、知识图谱补全、实体链接等。DAMR方法使用LLM引导的MCTS进行高效的上下文感知知识图谱问答。Explore-on-Graph通过路径优化奖励建模激励LLM在知识图谱上自主探索。
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