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直到现在，你是不是还会经常发现大模型经常一本正经地胡说八道，给出明眼人一看就能发现的错误？
你是不是也好奇，不是有很多现成的知识库、知识图谱、百科全书等知识源吗？大模型为什么在应用户要求生成知识之前不去查一查呢？
面对频频出现的“幻觉”与知识偏差，如何让大模型真正成为可信、可控的智能助手呢？
浙江大学陈华钧教授领衔撰写的《大模型知识增强》正是一本直击以上行业痛点的前沿著作——它首次系统梳理“大模型+知识图谱”的神经符号融合技术，从理论到实践打通知识增强的全链路，为AI落地提供了兼具学术深度与工程价值的解决方案。
本书由浙江大学计算机学院陈华钧教授（中文开放知识图谱OpenKG牵头发起人）联合张宁豫（浙江大学软件学院副教授、入选斯坦福全球前2%顶尖科学家榜单）、张文（浙江大学软件学院副教授）两位学者共同完成。
中国科学院陆汝钤院士亲自作序，清华大学孙茂松教授、北京大学金芝教授、澜舟科技创始人周明等学界大佬联袂推荐，阵容堪称“豪华”。
陆汝钤院士在序言中深刻指出：“大模型的运行机制是生成式，不会查阅知识源，而知识图谱的符号化知识恰能弥补这一缺陷。”
这一洞见直指当前大模型发展的核心矛盾，也道破了本书的价值——它不是简单堆砌技术，而是从“通用智能实现”的高度，构建大模型与知识图谱的融合方法论。
10大核心章节，覆盖知识增强全技术链
知识增强预训练：如何将结构化知识注入模型，提升语义理解？书中详解知识注入、结构增强等方法，并以电信、电商、蛋白质领域的真实预训练模型为例，展示领域适配技巧。
提示工程进阶：传统提示学习的局限在哪？书中提出“知识增强提示模板”“结构化思维链”等创新思路，让大模型学会结合知识图谱进行逻辑推理。
检索与推理融合：RAG（检索增强生成）是当前热门技术，书中深入对比向量RAG与KG-RAG的架构差异，提出Tree-RAG、KE-RAG等优化方案，破解大模型“幻觉”难题。
大模型的“胡说八道”一直是应用瓶颈。本书专设章节讲解：
幻觉抑制：通过检索增强、知识约束解码等技术，让大模型生成内容可验证、无偏差；
知识编辑：如何修正大模型的错误知识？作者团队开发的EasyEdit开源工具实践案例，手把手教你实现模型知识的精准更新。
知识增强视觉问答、跨模态检索：让AI结合图像、文本知识进行推理；
知识智能体与世界模型：探索具身智能时代，AI如何通过知识图谱构建对物理世界的认知。
为什么说这本书是从业者的“刚需”？
市面上关于大模型或知识图谱的书不少，但将二者深度结合的系统专著稀缺。
本书首次构建“神经符号融合”的技术框架，从预训练、提示、检索到推理，每个环节都给出知识增强的具体方案，无论是学术研究还是工程落地都极具参考价值。
书中不仅有理论推导，更精选电信、电商、生物等领域的企业真实案例，搭配EasyEdit等开源工具实践指南，读者可直接动手复现实验，实现“从理论到代码”的落地闭环。
陈华钧教授团队是中文知识图谱领域的开拓者，OpenKG、DeepKE、KAG等知名项目均出自该团队。
书中许多内容源自团队近年来的顶会论文与产业实践，涉及知识图谱思维链、知识提示学习、KG-RAG、大模型知识编辑、知识智能体等多个方向，代表了国内该领域的最高研究水平。
谁该读这本书？
学生与研究者：计算机、AI相关专业的高年级本科生/研究生，想系统学习大模型知识增强的理论基础与前沿技术；
技术从业者：大模型开发工程师、知识图谱算法工程师，需要解决模型幻觉、领域适配等实际问题；
技术管理者：想了解“大模型+知识图谱”落地路径，规划企业AI技术架构的决策者。
通用智能的实现离不开世界知识，大模型是处理知识的通用系统，而知识图谱是表示知识的技术手段。二者的融合，正是AI从“会说话”走向“真智能”的关键一步。
大模型知识增强势必是大模型未来发展的重要技术！
无论是想突破科研瓶颈，还是解决工程难题，这本书都将成为你在大模型时代的“导航图”。
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