知识图谱和大模型都是人工智能领域的重要研究方向，它们各自具有独特的优势和潜力。

知识图谱是一种用于表示实体之间关系的图结构，它将现实世界中的事物和概念映射为图中的节点，并通过边来表示它们之间的关系。知识图谱的构建和应用需要涉及自然语言处理、信息抽取、图算法等多个领域的技术，具有广泛的应用前景，如智能问答、推荐系统、语义搜索等。

大模型则是指具有大规模参数和强大能力的深度学习模型，如GPT、BERT等。这些模型通过在大规模语料库上进行训练，能够学习到丰富的语言知识和上下文信息，从而在各种自然语言处理任务中表现出色。大模型的发展推动了自然语言处理技术的不断进步，也为其他领域的人工智能应用提供了强大的支持。

因此，知识图谱和大模型都是人工智能领域的重要研究方向，它们各自在不同的应用场景中都有广泛的应用前景。选择哪个方向进行深入研究，需要根据个人的兴趣、研究背景和市场需求等多个因素进行综合考虑。同时，也需要关注领域内的最新动态和技术进展，以便及时调整研究方向和策略。