2025年1月8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。

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）

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10月25日 · 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. - KAG/README_cn.md at master · …

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！

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。 …

为了弥补这些不足，知识增强生成（kag）作为一种创新框架应运而生。 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。

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 …

2024年12月14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。

2024年12月31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。