知识图谱：大语言模型与区块链协议的共通力量_新闻

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知识图谱：大语言模型与区块链协议的共通力量

2025-12-05 00:49:14

知识图谱的基本概念

知识图谱是大型语言模型使用的最小信息单元，这种结构对人类和机器都具有明确意义。它如同自然语言中的句子，通过有意义的方式组织数据，揭示单词等数据单元之间的关联。当前部分区块链协议正运用知识图谱来整理事实并将其记录在链上，通过连接这些图谱构建出语境网络，使获取链上记录信息的准确内容变得简单高效。

知识图谱的呈现形式

面对庞大的事实网络时，知识图谱是机器的解译工具。它将世界映射为实体与关系交织的网络，不同于电子表格的表格约束，它通过带标签的连接线将现实事物（人物、地点、概念）相互关联。知识图谱中的所有信息都以三元组形式存储：（主体）-【关系】→（客体）。例如：（中本聪）-【撰写】→（比特币白皮书），或（比特币白皮书）-【标题为】→（《比特币：一种点对点电子现金系统》）。

三元组也能描述人物关系：（哈尔·芬尼）-【首次交易发送至】→（中本聪）；项目与概念关系：（以太坊）-【引入】→（智能合约），（维塔利克·布特林）-【提出】→（ERC-20代币标准），（Uniswap）-【构建于】→（以太坊）。甚至能捕捉更宏观的概念：（Web3）-【致力于】→（去中心化），（Chainlink）-【提供】→（去中心化预言机）。

每个三元组记录一个精确事实，当数千个三元组相互连接，就形成了展现实体关联的图谱网络。现实中的知名知识图谱包括谷歌知识图谱、维基数据、微软Satori、亚马逊产品图谱、Facebook社交图谱等。企业也会构建专属图谱，如优步的司机-乘客-城市网络，爱彼迎的房源-房东-租客网络。

语言模型如何运用知识图谱

知识图谱具备机器可读特性，人工智能可沿链接逐步解答复杂问题。例如询问“哪些二层项目由以太坊核心贡献者创立？”时，AI会沿路径追溯：以太坊→核心贡献者→人物→创立→Arbitrum/Optimism等。这相当于为AI配备了推理地图与指南针。

这些图谱还具有动态性。实时数据流（链上指标、区块链事件、更新代币信息）能持续刷新图谱，使AI模型无需重新训练即可保持准确性。当模型生成答案时，可通过图谱核验每个事实，避免虚构或错误。当然，现有模型尚未完全准确，但正在持续改进。

热点案例浅析

以12月4日热点Fusaka为例，若想了解其详情，可向语言模型提问。模型将依托如下知识图谱三元组进行解答：（Fusaka）-【升级自】→（以太坊），（Fusaka）-【激活于】→（2025-12-03）。

每个三元组以明确方式记录事实，例如（Fusaka）-【引入】→（PeerDAS），（PeerDAS）-【降低带宽需求对于】→（验证者）。图谱还能展示实施关系：（Fusaka）-【实现】→（EIP-7918），（EIP-7918）-【确保】→（稳定ETH销毁）。三元组串联后可描述宏观结构：（Fusaka）-【支持扩容对于】→（二层网络），（二层网络）-【Fusaka后目标TPS】→（10万+）。甚至能捕捉未来规划：（Fusaka）-【预备用于】→（BPO硬分叉）。

这仅是语言模型能力的冰山一角。它们会根据指令将知识转化为完整文本，输出风格因需求而异——无论是个人所需的简明解释，还是记者急需的权威性长篇报道。本质上，无论指令形式如何，底层知识图谱始终如一。

知识图谱的准确性挑战

要发挥实用价值，知识图谱必须绝对准确且来源可追溯。这正是语言模型的痛点——当关键信息缺失时，它们倾向于虚构内容。多数模型在多数情况下皆如此，无法依赖AI以知识图谱形式维护真相。这个AI遗留的漏洞，正由部分区块链协议尝试填补。

区块链协议与知识图谱的结合

通常区块链协议本身不“思考”或运行知识图谱，仅将原始数据写入区块。但新兴协议将知识图谱嵌入链内，把结构化事实作为协议组成部分，将实体与关系视作一等数据。

The Graph协议如同区块链界的谷歌，其索引对象并非网站，而是将以太坊、Solana、Polygon等数十条链上活动编织成动态行为图谱。这些相互连接的记录构成共享知识图谱，最终增强web3生态的可信度。

Geobrowser作为构建于The Graph之上的web3浏览器与知识图谱应用，致力于将区块链数据（及其他公开数据）转化为可浏览、可验证、去中心化的知识地图。它以空间为单位组织内容，供用户收集事实、链接数据、共建共享图谱。最重要的是，它将区块链数据转化为用户友好的共享知识库，使web3真正实现意义存储与传递，而非单纯数据堆砌。

OriginTrail则运营跨链知识图谱，存储连接现实数据与链上证明的“知识资产”，覆盖Polkadot、以太坊等多链网络，主要应用于供应链、产品溯源及AI就绪数据集领域。其他类似系统也遵循相同理念，将结构化事实存于链上，使应用无需中介即可查询。

区块链提供信任根基，知识图谱赋予结构框架，二者共同构筑起服务于AI、去中心化应用及现实系统的新数据层。

个人见解

笔者初识知识图谱源于多年前参与的开创性语言模型训练项目。当时的核心任务是将三元组集合转化为意义连贯的段落，这正是知识图谱的雏形。此后虽涉足多种语言任务，这段经历仍是最重要的工作基石。

随着兴趣转向web3领域，笔者长期关注去中心化网络的潜力。这不仅是将控制权归还用户的途径，更是重塑知识结构与获取方式的革命。想象一个所有事实、连接与洞察都融入鲜活网络的互联网生态：信息不再散落于封闭孤岛，而是相互链接、可追溯、透明化的存在。这样的系统不仅存储数据，更将其组织成人类可直接运用的知识。

知识图谱是实现这一愿景的蓝图，它能揭示关联关系、上下文脉络与来源背景。在去中心化网络中，知识图谱将让我们追踪思想演变路径，审视论断背后源流，理解信息碎片间的内在联系——这正是令人期待的未来图景。

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