内容介绍

这是一部系统阐述本体论与大模型双向深度融合理论、关键技术与工程实践的技术专著。面对大模型“幻觉”“推理不可信”“知识过时”等根深蒂固的难题，本书给出的答案是：用结构化、显式的符号知识（本体）为大模型注入可信的“认知”，让分布式智能从“流畅的胡言乱语”走向“可信的智能推理”。全书共15章，分为五大板块，遵循从基础到前沿、从理论到实践的递进逻辑：（1）理论基础（第1～3章）：内容涵盖本体论的哲学起源与五大核心概念，RDF、OWL、描述逻辑等表示方法，本体与大模型融合的理论机制，以及语义理解、推理增强、事实验证与可解释性增强等关键技术。（2）工程实践（第4～7章）：讲解大模型如何成为本体工程的“认知加速器”，系统阐述松耦合、紧耦合、混合集成三种集成方式，以及本体增强的数据处理、联合训练与推理。（3）任务应用（第8～10章）：将本体增强能力落地到自然语言处理、多模态技术及RAG领域。（......