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2025年2月4日 · KAG (Knowledge Augmented Generation) 是一款基于 OpenSPG 引擎和大型语言模型 (LLM) 的推理问答框架。 它的核心理念在于 融合知识图谱和向量检索的双重优势，旨在为用户提供更严谨的决策支持和更精准的信息检索服务。

2024年12月5日 · KAG：在 GraphRAG 基础上，解决 LLM 不会专业领域的符号逻辑计算（如俩个医疗集合的交集算不对），增强可信程度、查询灵活度

2024年10月25日 · KAG is a logical form-guided reasoning and retrieval framework based on OpenSPG engine and LLMs. It is used to build logical reasoning and factual Q&A solutions for professional domain knowledge bases. It can effectively overcome the shortcomings of the traditional RAG vector similarity calculation model. - KAG/README_cn.md at master · …

2024年12月31日 · KAG 提出了一种逻辑符号引导的混合求解和推理引擎。 该引擎包括三种类型的运算符：规划、推理和检索，将自然语言问题转化为结合语言和符号的问题求解过程。

2025年1月9日 · ② 向量配置（即表示模型配置） KAG 支持 OpenAI 兼容类接口的表示模型服务，如 OpenAI、硅基流动等。 开发者可自行前往 硅基流动官网 、 openai官网 等网站，提前完成账户的注册以及模型服务的开通，并获取 api-key，填入到后续的项目配置中。

2024年12月2日 · 适合事实问答类任务。 OpenSPG-KAG (V0.5)基于知识抽取、语义对齐、文本&图互索引等完成图谱知识库构建，基于逻辑符号引导的混合推理, 实现事实问答&逻辑推理类任务。 适合事实问答类任务+逻辑推理类任务。 5、启发二：关于 KAG 的情怀和老 KG 人的技术信仰坚守

2024年11月3日 · KAG-Builder 用于离线索引，主要包括上述提到的特性 1 和 2：知识表示增强、互索引结构。 KAG-Solver 模块涉及特性 3 和 4：逻辑符号混合推理引擎、知识对齐机制。

2025 年 1 月 7 日，OpenSPG/KAG 正式发布 v0.6 版本，此次发布带来多个功能更新，包括摘要生成类任务支持、垂域 Schema 管理、可视化知识探查等；用户体验上，提供知识库任务的断点续跑机制，新增用户登录与权限体系、优化构建任务调度；开发者模式下支持不同 ...

2025年2月7日 · RAG和KAG都是增强生成模型能力的前沿方法，但各自适用于不同类型的任务。 RAG在开放域任务中表现出色，能够处理动态的非结构化数据；而KAG在需要从知识图谱获取事实性、结构化信息的场景中更具优势。