今天我们来探讨deepseek的核心技术之一——知识图谱激活，并分享如何通过提示词最大化其潜能。
什么是知识图谱（Knowledge Graph）？
互联网上的信息往往是孤立的，知识图谱通过实体（Entity）、关系（Relation）和属性（Attribute）这三维结构，将这些信息组织起来，形成描述现实世界的知识。
知识图谱对于AI来说是量身定制的：
1. 信息检索效率大幅提升
- 传统方法：依赖关键词匹配
- 知识图谱：利用语义关联
2. 推理速度显著提高
- 传统方法：需要对海量数据进行分析（秒级或十秒级）
- 知识图谱：通过节点跳转实现（毫秒级）
3. 可解释性增强
- 传统方法：难以解释
- 知识图谱：可以通过路径推理进行解释
结合之前介绍的两个核心知识：
1. 多跳推理：通过信息关联、整合与推理；
2. MOE（模型专家机制）：不再追求大而全，而是专注于多个专而精的专家；
知识图谱可以利用MOE训练出的多个专家节点，快速组织和关联知识。
那么，什么是知识图谱激活？
Knowledge Graph Activation，即AI通过MOE预训练获得多个专家核心节点。在回答用户问题时，需要：
1. 快速定位专家类型；
2. 快速加载专家子图谱；
这个过程就是知识图谱激活。
知识图谱激活如何影响我们编写提示词，从而获得更高质量的回答呢？
为了提高效率和质量，提示词中可以：
1. 实体（Entity）或属性（Attribute）明确化：包含能够快速定位专家身份的关键词；
2. 关系（Relation）显式化：包含能够快速定位专家身份的关键词；
3. 领域或身份显式化：明确告知领域，或明确定义专家（专家团）身份；
画外音：MOE机制支持定义多专家身份，并且多个身份交叉验证能够提升回复质量。
如果我们不明确告知AI希望其扮演什么专家：
1. AI需要通过提示词推理出MOE专家角色，占用深度思考时间，效率会降低；
2. 有概率推理出错误的专家，回复质量会下降；
案例一：属性明确化。
bad case：请介绍“架构师之路”。
这样的提示词，完全不符合预期。
画外音：Kimi居然还需要搜索，说明无法解答相关知识。
better case：请介绍帅气的“架构师之路”？
加入明确的属性，AI立刻能识别，载入并激活正确的知识子图谱，快速输出高质量内容。
画外音：Kimi不需要搜索，说明学习并固化了相关知识，形成了“真理”。
案例二：关系显式化。
bad case：请介绍几种降低通讯延时的方法。
软件？硬件？哪个领域？这样的提示词，未必能够找到正确的专家子节点。
better case：请介绍几种互联网架构中，降低服务与数据库通讯延时的方法。
通过提示词告知显式的关系：
互联网架构 -> 服务与数据库 -> 通讯延时
提升定位专家节点的效率，快速输出相关的知识。
案例三：领域或身份显式化。
上面的case，还可以进一步优化。
best case：假设你是由以下专家组成的团队：
1. 分布式领域系统架构师
2. 互联网资深网络工程师
3. 资深DBA
请分别从各自领域提出3种降低服务与数据库通讯延时的方法。
直接定位专家节点，缩短回复时间，提升回答质量，多个专家还能够交叉验证（大而全模型可能过拟合）。
总结
1. 知识图谱是AI的核心技术之一，通过实体、关系、属性组织与描述现实世界的信息，形成知识；
2. 知识图谱激活能极大提升AI输出效率与输出质量；
3. 提示词通过属性明确化、关系显式化、领域与身份显式化，能够最大化发挥AI的潜力；
一切的一切，提示词只有适配了AI的认知模式，才能最高效地发挥最大的作用。
知其然，知其所以然。
思路比结论更重要。
补充阅读材料：
《知识图谱激活》
https://www.php.cn/link/592b1f6887c30e03ab96c13144e15dfb
本月新出的文章。
==全文完==
