除非用户可以提出问题并获得答案，否则任何数据库都是毫无用处的。
知识图非常擅长表示领域的数据，并且与模型一起可以提供答案，尽管问题需要由专家将其表述为查询。
相反，大型语言模型 (LLM) 允许任何用户提出问题来检索全面的答案，但该答案将不包括从用户的域数据中提取的信息。
在本文中，我们展示了知识图如何提示或微调法学硕士，使用户能够提出问题。为了说明这一点，我们使用过程工厂的 RDF 知识图（数字孪生的核心）来提示或微调 OpenAI 的 GPT LLM。
示例问题
为说明如何使用法学硕士回答复杂的图形问题而选择的示例是一个流程图，如下所示：
工艺流程图 (PFD) 是工艺设备以及相关仪表和控制装置的图形表示。该特定工艺流程图显示了如何通过蒸馏塔 (Distill-501) 对材料进行加工，以生产通过 BL-055 和 BL-056 生产的两种产品。它还显示了如何将仪表与一些压力、温度和流量控制器一起添加。
选择这个问题是因为，恕我直言，捕获流程图连接性（又名数字孪生）的最佳方法是使用知识图。现在有多种方法可以将流程图连接性表示为图形，但对于本示例，选择了最简单的方法。
在其他地方，在图连接模型中，描述了捕获该流程图的数字孪生的不同方法。此处使用最简单的模型（称为一维模型），但用处最