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。

2025年3月6日 · KAG（Knowledge Augmented Generation）是一个基于 OpenSPG 引擎 和 大型语言模型（LLM） 的逻辑推理和问答框架，旨在为垂直领域知识库构建逻辑推理和问答解决方案。 KAG 的目标 是构建一个在专业领域中知识增强的 LLM 服务框架，支持逻辑推理、事实问答等功能。 KAG 充分整合了 知识图谱 （KG）的逻辑和事实特性，其核心功能包括： 知识与文本块互索引结构：整合更完整的上下文文本信息。 基于概念语义推理的知识对齐：缓解由 OpenIE 引入 …

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 · 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、多跳事实问答等。

2024年10月7日 · KAG: Boosting LLMs in Professional Domains via Knowledge Augmented Generation. 新推出的检索增强生成 (RAG) 技术虽能高效构建领域应用，但受限于模糊检索、通用语言模型的“幻觉”问题及复杂系统中的级联损失，专业知识服务效果受阻。 在科学计算、医学和法律等领域，知识精准、信息完整及规则逻辑严密尤为关键。 为此，我们推出知识增强生成 (KAG) 框架，通过双向增强大型语言模型 (LLM) 和知识图谱 (KG)，提升生成与推理能力，涵盖五大 …

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。

2024年12月14日 · 2024年10月25日，KAG (Knowledge Augmented Generation) 是一个基于OpenSPG引擎和大型语言模型 (LLM)的逻辑形式引导推理和检索框架。 它用于 构建专业领域知识库 的逻辑推理和事实问答解决方案。 KAG能够有效克服传统RAG向量相似度计算模型的不足以及OpenIE引入的GraphRAG的 噪声 问题。 它支持 逻辑推理 和 多跳事实问答 等功能， 性能 显著优于当前最先进的方法 (SOTA)。 KAG的目标是在专业领域构建一个知识增强的LLM服务框架， …

2024年12月2日 · KAG 是一个基于 OpenSPG 引擎和大语言模型（LLMs）的推理问答框架，用于构建垂直领域知识库推理问答方案。 KAG 可有效克服传统 RAG 向量相似计算的模糊性及 GraphRAG 开放信息抽取的噪声问题，支持逻辑推理和多跳事实问答等，效果显著优于当前 SOTA 方法： https://github.com/OpenSPG/KAG 欢迎大家 Star 关注~ 关于这块，我后面与 蚂蚁集团的 KAG 负责人梁磊老师 聊了不少，并针对 KAG这个话题，我觉得兴许存在一些误解，或者存在 …

KAG是专业AI应用中的变革者，提供无与伦比的准确性、推理能力和可扩展性。 无论是在构建医疗、政府还是法律工具方面，KAG都提供了成功所需的严谨性和灵活性。

KAG是OpenSPG发布v0.5版本中推出的知识增强生成（KAG）的专业领域知识服务框架，旨在充分利用知识图谱和向量检索的优势，增强大型语言模型和知识图谱，以解决 RAG 挑战