2024年10月25日 · KAG 是基于 OpenSPG 引擎和大型语言模型的逻辑推理问答框架，用于构建垂直领域知识库的逻辑推理问答解决方案。 KAG 可以有效克服传统 RAG 向量相似度计算的歧义性和 OpenIE 引入的 GraphRAG 的噪声问题。 KAG 支持逻辑推理、多跳事实问答等，并且明显优于目前的 SOTA 方法。 KAG 的目标是在专业领域构建知识增强的 LLM 服务框架，支持逻辑推理、事实问答等。 KAG 充分融合了 KG 的逻辑性和事实性特点，其核心功能包括： ⭐️点击右上角的 …

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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。 KAG 通过以下 四个关键技术 来实现 LLM 和知识图谱的深度融合与增强： 对 LLM 友好的知识表示： 优化知识图谱的结构，使其更易于被大型语言模型理解和利用。 知识图谱与原文片段之间的互索引： 建立知识图谱中的实体、关系与 …

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KAG is a logical reasoning and Q&A framework based on the OpenSPG engine and large language models, which is used to build logical reasoning and Q&A solutions for vertical domain knowledge bases. KAG can effectively overcome the ambiguity of traditional RAG vector similarity calculation and the noise problem of GraphRAG introduced by OpenIE.

2024年12月5日 · Disease-KG（中国疾病知识图谱）是开源的医疗知识图谱，整合了大量医疗文本数据，覆盖疾病、药物、症状及诊疗等多方面。 联合知识图谱包含实体1,288,721个，关系3,569,427条。 这三种方法各有特色，可以单独使用，也可以组合使用来增强知识图谱的检索和推理能力。 Text2GQL/GNN专注于查询转换，子图RAG关注知识范围的优化，而探索链则着重于知识发现的过程。 1. 自报告症状注意力. 2. 医生问诊症状注意力. 1. 语义驱动的实体抽取. 2. 多 …

2024年12月31日 · 本文探一探蚂蚁开源的另外一套知识增强生成框架 KAG（Knowledge Augmented Generation），专门用于构建垂直领域 知识库 的逻辑推理问答框架，论文中提到在电子政务达到了 91.6 的准确率，电子医疗各个问答也有不俗的准确率。 本文会简单的介绍一下 KAG 的概念和构建流程，然后尝试在本地启动 KAG 简单探索一下。 1. KAG 简介. KAG 可以有效克服传统 RAG 向量 相似度计算 的歧义性和 OpenIE 引入的 GraphRAG 的噪声问题，支持逻辑推理 …

2024年10月29日 · KAG框架介绍了一个基于逻辑形式的混合推理和求解引擎，它能够将自然语言问题转化为结合语言和符号的解题过程。 逻辑形式执行的示例。 在这张图中，左侧显示了知识图谱（KG）构建过程，而右侧是整体的推理和迭代过程。 首先， 基于用户的总体问题执行逻辑形式分解，然后使用 逻辑形式引导的推理进行检索和推理。 最后，生成器判断用户的问题是否得到满足。

2025年2月7日 · KAG是另一种混合方法，它通过将结构化知识图谱或外部知识库直接融入模型架构，来提升语言模型的生成能力。 与检索非结构化数据（文档或文本）的RAG不同，KAG侧重于整合结构化知识，以此提高生成质量。 知识集成：利用知识库（比如 Freebase 、 Wikidata 这样的知识图谱，或者特定领域的自定义图谱）来提供关于实体、关系和事实的结构化信息。 增强生成：结构化数据通常会通过特殊标记、嵌入或者提示工程等方式，直接整合到模型的生成过程中。 …

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