2025年1月18日 · Both RAG and KAG represent cutting-edge approaches to enhancing the capabilities of generative models, but they are suited for different types of tasks. RAG excels in open-domain tasks, where dynamic, unstructured data needs to be retrieved and synthesized.

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10月29日 · KAG（Knowledge Augmented Generation）是一个基于OpenSPG引擎构建的知识增强生成框架，它旨在通过结合大型语言模型（LLM）和知识图谱的优势，提供更加严谨的决策支持和信息检索服务。

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. 引入逻辑符号决策和检索（复杂问题拆解、多重限定条件、排除性条件、统计聚合查询）

KAG通过将RAG的检索机制与 知识图谱 （KG）的结构化逻辑无缝结合，为知识驱动的系统设立了新的标准。 逻辑局限性 RAG系统依赖文本或向量相似性来检索相关数据。 然而，它们往往无法理解逻辑关系，如时间依赖性、数值运算或因果连接。 这限制了它们在多个信息点之间进行推理的能力，尤其是在法律或科学等复杂领域中。 冗余和噪声结果 基于相似性的检索过程可能导致重复、冗余或无关的搜索结果，使下游任务更难提取有意义的见解。 领域特定失败 像医疗或金融这 …

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。 …

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 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. - OpenSPG/KAG

2025年1月11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.

开放标准兼容性：KAG基于开放标准，便于与 Neo4j 和 GraphQL 等工具的互操作性。 这使得开发者能够无缝地将KAG集成到现有的技术生态系统中。 可扩展性：KAG旨在处理从小型数据集到企业级图谱的各种规模，确保无论项目的大小如何，都能提供最佳性能。 原生AI集成：支持先进的语言模型，使得图谱中的节点能够通过推理来丰富信息。 这简化了诸如在大数据量中识别隐藏模式等复杂任务。 易于使用：提供直观的API和结构良好的文档，使得即使是初学者也能轻松上手。 …