KAG是什么?一文让你看懂KAG的技术原理、主要功能、应用场景

来源:卓商AI
发布时间:2025-04-05

KAG概述简介

KAG(Knowledge Augmented Generation)是蚂蚁集团推出的专业领域知识服务框架,基于知识增强提升大型语言大模型(LLMs)在特定领域的问答性能,为垂直领域的知识库构建逻辑推理和问答解决方案。KAG基于知识和文本块的互索引结构,整合非结构化数据、结构化信息以及业务专家经验,形成统一的业务知识图谱。KAG 推出了逻辑形式引导的混合推理引擎,将自然语言问题转化为结合语言和符号的问题解决过程,支持逻辑推理和多跳事实问答等功能,有效克服传统 RAG 向量相似性计算的模糊性和 OpenIE 引入的噪声问题,显著提升推理和问答的准确性和效率。

KAG的功能特色

专业领域问答增强:结合知识图谱和向量检索,提升大型语言大模型在特定领域的问答能力,生成更准确、专业和逻辑性强的答案。

知识表示与检索优化:用LLM友好的知识表示框架,实现知识图谱与原始文本块的互索引,优化知识的表示、推理和检索过程,提高检索结果的准确性和相关性。

混合推理与问题解决:基于逻辑形式引导的混合推理引擎,将自然语言问题转化为结合语言和符号的问题解决过程,实现检索、知识图谱推理、语言推理和数值计算的集成,有效处理复杂问题。

知识对齐与语义增强:基于语义推理进行知识对齐,定义领域知识为各种语义关系,提高知识的标准化和连通性,增强知识表示的准确性和一致性。

KAG的技术原理

知识图谱与向量检索结合:基于知识图谱的结构化语义信息和向量检索的高效性,知识图谱组织和表示领域知识,借助向量检索快速获取与问题相关的知识片段。

LLM友好的知识表示:设计LLMFriSPG框架,将知识图谱的数据、信息和知识层次结构与大型语言大模型的输入输出格式相适配,实现知识的统一表示和有效传递。

互索引机制:建立知识图谱结构与原始文本块之间的互索引关系,让图结构中的实体、关系等与文本块中的内容相互关联,增强知识的语义连通性和检索的准确性。

逻辑形式引导推理:采用逻辑形式语言将复杂问题分解为多个子问题,基于规划、推理和检索等操作符进行求解,实现问题解决过程的符号化和结构化,提高推理的严谨性和可解释性。

语义推理与知识对齐:在知识图谱的构建和检索过程中,用语义推理技术对知识进行对齐和整合,识别和建立知识之间的语义关系,提升知识的准确性和一致性。

KAG项目介绍

GitHub仓库:https://github.com/OpenSPG/KAG

arXiv技术论文:https://arxiv.org/pdf/2409.13731

KAG能做什么?

金融风控:整合金融数据和知识图谱,识别和预警信贷违约、欺诈等风险,辅助金融机构制定风控策略。

医疗健康:构建医疗知识图谱,辅助医生进行疾病诊断、治疗方案推荐和药物研发,提高医疗服务质量和效率。

智能客服:作为智能客服的核心引擎,实现复杂用户需求的精准理解和快速回答,提升用户满意度和企业服务效率。

知识管理和决策支持:帮助企业构建企业级知识图谱,提供决策支持,辅助企业进行战略规划、市场分析和产品创新等决策活动。

教育与科研:整合教育和科研资源,辅助教师教学设计和科研人员进行研究分析,促进知识传播和创新。

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