摘要：本文探讨了企业级大模型应用中数据治理的核心挑战与解决方案。文章指出，当前LLM落地的真正瓶颈在于传统数据治理方法无法满足大模型需求，而非提示词工程或向量数据库等技术。通过分析传统治理的四大困境（建模昂贵、实施困难、执行不一致、维护负担重），提出基于SQL的本体论作为突破路径。这种语义层方法能统一数据定义、权限和策略，使治理变得可重用、透明且可持续。文中还展示了金融和医疗领域的应用案例，并提供

摘要：本文探讨了企业级大模型应用中数据治理的核心挑战与解决方案。文章指出，当前LLM落地的真正瓶颈在于传统数据治理方法无法满足大模型需求，而非提示词工程或向量数据库等技术。通过分析传统治理的四大困境（建模昂贵、实施困难、执行不一致、维护负担重），提出基于SQL的本体论作为突破路径。这种语义层方法能统一数据定义、权限和策略，使治理变得可重用、透明且可持续。文中还展示了金融和医疗领域的应用案例，并提供

本文提出融合大语言模型(LLMs)与知识图谱(KGs)的三大框架：KG增强LLMs、LLM增强KGs及协同LLMs+KGs。LLMs擅长语言处理但缺乏事实性知识，KGs存储结构化知识但构建困难，两者优势互补。研究系统梳理了技术背景、集成方法及应用场景，并指出当前挑战与未来方向，包括神经符号融合、持续学习等。该路线图为构建下一代智能系统提供了系统性指导，推动人工智能向更高水平发展。

Hulu-Med：首个透明化通用医疗视觉-语言模型 本文提出Hulu-Med，这是一个突破性的医疗AI模型，能够统一处理文本、2D/3D图像和视频等多种医疗数据。该模型基于1670万公开样本训练，覆盖12个解剖系统和14种成像模态，在30个基准测试中的27个超越开源模型，16个测试优于GPT-4o等专有系统。其创新包括： 统一架构设计：原生支持多模态医疗数据处理 高效训练：通过医学感知token压

Hulu-Med：首个透明化通用医疗视觉-语言模型 本文提出Hulu-Med，这是一个突破性的医疗AI模型，能够统一处理文本、2D/3D图像和视频等多种医疗数据。该模型基于1670万公开样本训练，覆盖12个解剖系统和14种成像模态，在30个基准测试中的27个超越开源模型，16个测试优于GPT-4o等专有系统。其创新包括： 统一架构设计：原生支持多模态医疗数据处理 高效训练：通过医学感知token压

摘要：本文通过律师误用ChatGPT生成虚假判例的典型案例，揭示了大语言模型(LLM)在专业领域的根本缺陷，包括知识不可验证、难以更新等架构性问题。文章提出知识图谱(KG)与LLM的混合架构解决方案：知识图谱提供结构化、可验证的知识基础，LLM负责自然语言交互，二者结合可构建可信赖的智能顾问系统。这种架构能有效缓解幻觉问题，保持知识更新，并提供决策可解释性，特别适用于法律、医疗等关键领域。文章强调

摘要：本文通过律师误用ChatGPT生成虚假判例的典型案例，揭示了大语言模型(LLM)在专业领域的根本缺陷，包括知识不可验证、难以更新等架构性问题。文章提出知识图谱(KG)与LLM的混合架构解决方案：知识图谱提供结构化、可验证的知识基础，LLM负责自然语言交互，二者结合可构建可信赖的智能顾问系统。这种架构能有效缓解幻觉问题，保持知识更新，并提供决策可解释性，特别适用于法律、医疗等关键领域。文章强调

本文介绍MOF-ChemUnity知识图谱系统，通过整合MOF领域的科学文献、晶体结构及计算数据，构建统一的知识体系。该系统利用大语言模型实现文献数据提取与关联，解决MOF命名标准化难题，目前已整合1万篇文献和1.5万个晶体结构数据。应用包括多属性机器学习预测、专家级材料推荐和可信赖的AI科研助手，显著提升材料发现的效率与可靠性。该工作为文献驱动的材料研究提供了可扩展框架，在准确性、可解释性方面优

本文介绍MOF-ChemUnity知识图谱系统，通过整合MOF领域的科学文献、晶体结构及计算数据，构建统一的知识体系。该系统利用大语言模型实现文献数据提取与关联，解决MOF命名标准化难题，目前已整合1万篇文献和1.5万个晶体结构数据。应用包括多属性机器学习预测、专家级材料推荐和可信赖的AI科研助手，显著提升材料发现的效率与可靠性。该工作为文献驱动的材料研究提供了可扩展框架，在准确性、可解释性方面优

本文介绍MOF-ChemUnity知识图谱系统，通过整合MOF领域的科学文献、晶体结构及计算数据，构建统一的知识体系。该系统利用大语言模型实现文献数据提取与关联，解决MOF命名标准化难题，目前已整合1万篇文献和1.5万个晶体结构数据。应用包括多属性机器学习预测、专家级材料推荐和可信赖的AI科研助手，显著提升材料发现的效率与可靠性。该工作为文献驱动的材料研究提供了可扩展框架，在准确性、可解释性方面优