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。 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、关系与原始文本片段的双向链接，提升检索效率和准确性。 逻辑形式引导的混合 …

2024年11月3日 · 前几天蚂蚁正式发布了一个专业领域知识服务框架, 叫做知识增强生成 (KAG：Knowledge Augmented Generation)，该框架旨在充分利用知识图谱和向量检索的优势，以解决现有 RAG 技术栈的一些挑战。 从蚂蚁对这个框架预热开始，笔者就对 KAG 的一些核心功能比较感兴趣，尤其是逻辑符号推理与知识对齐，在现有主流 RAG 系统中，这两点讨论貌似还不算多，趁着这次开源，赶紧研究一波。 2. 框架概述. 具体研读代码前，我们还是先简单了解下框 …

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（Knowledge Augmented Generation）是一个基于OpenSPG引擎和大型语言模型（LLM）的推理问答框架，旨在通过结合知识图谱和向量检索的优势，提供更加严谨的决策支持和信息检索服务。

2025年1月8日 · KAG （Knowledge Augmented Generation）是一个基于OpenSPG引擎 和 大型 语言模型 （LLM）的推理问答框架，旨在通过结合 知识图谱和 向量 检索 的优势，提供更加严谨的决策支持 和 信息 检索 服务。 KAG 通过四个关键方面来 增强 LLM 和知识图谱 1.对LLM友好的知识表示；2. 知识图谱 与原文片段之间的互索引；3.逻辑形式引导的混合推理引擎；4.以及与语义推理的知识对齐。 简单来说， KAG 就是通过创新 技术，更好的融合了 知识图谱和 向量 检索 …

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

2024年10月29日 · KAG是一个基于OpenSPG引擎的知识增强生成框架，旨在构建知识增强的严谨决策和信息检索服务。 通过知识图谱和向量检索的双向增强，KAG解决了RAG技术在知识推理相关性和逻辑敏感性方面的挑战。

KAG（Knowledge Augmented Generation）是一个专业的领域知识服务框架，旨在通过知识图谱和向量检索的优势，双向增强大型语言模型和知识图谱，解决RAG（Retrieval Augmentation Generation）技术在向量相似性与知识推理相关性之间的大差距、对知识逻辑不敏感等问题。

提供基于注册器的组件管理机制，允许用户通过配置文件实例化组件对象，支持用户开发&嵌入自定义组件到KAG-Builder、KAG-Solver 工作流 中，同时在工作流的不同阶段配置不同规模的大模型，以提升整体的推理问答性能。

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。