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 …

2024年12月31日 · 10 月 24 日，OpenSPG 发布 V0.5 版本，正式发布了知识增强生成（KAG）的专业领域知识服务框架。KAG 旨在充分利用知识图谱和向量检索的优势，并通过四个方面...

2025年2月27日 · 浙江大学与蚂蚁集团推出的知识增强生成（KAG） 框架，旨在解决传统 检索增强生成（RAG）方法在多跳推理和复杂逻辑处理中的不足。 KAG通过结合知识图谱（KGs）和创新技术，显著提升了大 语言模型 在专业领域问答中的准确性和效率。 KAG框架的五大创新亮点： LLM友好的知识表示：通过层次化的知识组织，使大语言模型更适应专业领域的知识处理。 知识图谱与文本块互索引：提高了数据检索的 精确度 和效率，增强了知识的整合能力。 逻辑形式引 …

2025年1月7日 · KAG（Knowledge Augmented Generation）是蚂蚁集团推出的专业领域知识服务框架，旨在通过知识增强提升大型语言模型（LLMs）在特定领域的问答性能。 KAG 基于知识和文本块的互索引结构，整合非结构化数据、结构化信息以及业务专家经验，形成统一的业务知识图谱。

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。 …

蚂蚁集团推出全新知识增强生成框架 KAG（Knowledge Augmented Generation），专注 垂直领域知识问答 和 逻辑推理，性能惊艳！ 在 电子政务场景中准确率高达 91.6%，在电子医疗问答中表现同样优秀！

KAG 构建器（KAG-Builder）包括三个紧密相连的流程：结构化信息获取、知识语义对齐和图存储写入。 主要目标包括： • 1）在图结构与文本块之间构建互索引，为图结构提供更丰富的描述性上下文；

2025年1月30日 · 浙江大学与蚂蚁集团推出的知识增强生成（kag）框架，旨在解决传统检索增强生成（rag）方法在多跳推理和复杂逻辑处理中的不足。kag通过结合知识图谱（kgs）和创新技术，显著提升了大语言模型在专业领域问答中的准确性和效率。llm友好的知识表示：通过层次 ...

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 (Knowledge Augmented Generation，KAG), 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。 二、框架概述. 具体研读代码前，我们还是先简单了解下框架的目标与定位. 解决 …

KAG（Knowledge Augmented Generation）是蚂蚁集团推出的专业领域知识服务框架，基于知识增强提升大型语言模型（LLMs）在特定领域的问答性能，为垂直领域的知识库构建逻辑推理和问答解决方案。