知识图谱检索增强的大模型是指那些在知识图谱领域进行深度学习和大数据分析，以提升知识图谱检索性能的先进模型。这些模型通常结合了多种技术，如自然语言处理、机器学习、图数据库查询优化等，以提高知识图谱的检索效果。以下是一些常见的知识图谱检索增强的大模型：
1. Transformer-based models：这类模型利用自注意力机制（self-attention）来捕捉输入序列中各元素之间的关系，从而更好地理解文本中的语义信息。Transformer-based models在知识图谱检索任务中表现出色，因为它们能够有效地处理长距离依赖问题。例如，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）、RoBERTa（RoBERTa）和ALBERT（Albert）等都是基于Transformer架构的知识图谱检索模型。
2. Graph Neural Networks（GNN）：这类模型通过构建图结构来表示知识图谱中的节点和边，然后使用图卷积、图池化等操作来学习节点之间的特征表示。GNN模型在知识图谱检索任务中取得了显著的效果，因为它们能够捕获图中的全局信息。例如，GraphSAGE（GraphSAGE）和GCN（Graph Convolutional Networks）是两种常用的GNN模型。
3. Knowledge Distillation：这类方法通过将一个大型模型的知识迁移到一个小模型上来提高小模型的性能。知识蒸馏是一种有效的方法，它通过减少小模型的复杂度来降低其计算成本，同时保持较高的性能。知识蒸馏在知识图谱检索任务中得到了广泛应用，因为它能够有效地利用大型模型的知识。
4. Graph Attention Networks（GANet）：这类模型通过构建图注意力机制来学习节点和边的重要性。图注意力机制可以捕捉图中的局部信息，从而提高知识图谱检索任务的性能。GANet是一种基于图注意力机制的模型，它在知识图谱检索任务中取得了较好的效果。
5. Graph Convolutional Networks（GCN）：这类模型通过构建图卷积层来学习节点和边的局部特征。图卷积层可以捕捉图中的局部信息，从而提高知识图谱检索任务的性能。GCN是一种常用的图神经网络模型，它在知识图谱检索任务中取得了较好的效果。
6. Graph Attention Networks with Transformer（GANet-T）：这类模型结合了图注意力机制和Transformer架构，以进一步提高知识图谱检索任务的性能。GANet-T通过引入Transformer架构来学习节点和边的全局信息，同时保留图注意力机制的优点。GANet-T在知识图谱检索任务中取得了较好的效果。
总之，知识图谱检索增强的大模型主要包括基于Transformer架构的模型、基于GNN的模型、知识蒸馏方法、图注意力机制的模型以及结合了Transformer和GNN的模型。这些模型在知识图谱检索任务中取得了较好的效果，为解决该领域的挑战提供了有力的工具。
